Upload
others
View
0
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
i
i
TUGAS AKHIR – KS 141501
ANALISIS KARAKTER ADOPTER DAN
FAKTOR PENERIMAAN E-GOVERNMENT
OLEH PEGAWAI KELURAHAN DI
SURABAYA
Ridho Zulandra
5211 100 116
Dosen Pembimbing
Tony Dwi Susanto, S.T, M.T, Ph.D Hanim Maria Astuti, S.Kom, M.Sc
JURUSAN SISTEM INFORMASI
Fakultas Teknologi Informasi
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya 2015
ii
FINAL PROJECT – KS 141501
ANALYSIS OF ADOPTER CHARACTERISTICS
AND E-GOVERNMENT ACCEPTANCE
FACTORS OF DISTRIC GOVERNMENT
STAFF IN SURABAYA
Ridho Zulandra
5211 100 116
Academic Promotors
Tony Dwi Susanto, S.T, M.T, Ph.D Hanim Maria Astuti, S.Kom, M.Sc
INFORMATION SYSTEMS DEPARTMENT
Information Technology Faculty
Sepuluh Nopember Institut of Technology
Surabaya 2015
v
ANALISIS KARAKTERISTIK ADOPTER DAN FAKTOR PENERIMAAN E-GOVERNMENT OLEH
PEGAWAI KELURAHAN DI SURABAYA
Nama Mahasiswa : Ridho Zulandra NRP : 5211100116 Jurusan : Sistem Informasi FTIf – ITS Dosen Pembimbing 1 : Tony Dwi Susanto, S.T, M.T, Ph.D Dosen Pembimbing 2 : Hanim Maria A., S.Kom, M.Sc
ABSTRAK
Pemanfaatan ICT dalam bentuk e-Government menyentuh seluruh tingkatan mulai dari tingkat kelurahan hingga pusat. Untuk tingkat kelurahan di Surabaya, aplikasi e-Government yang digunakan ialah Surabaya Single Window (SSW), e-Lampid dan e-Health. Agar tujuan dari implementasi e-Government tersebut dapat tercapai secara maksimal, pegawai kelurahan itu sendiri, selaku pihak pemberi layanan, harus dapat menerima implementasi e-Government. Namun, pada saat ini masih belum diketahui bagaimana penerimaan e-Government oleh pegawai kelurahan di Surabaya.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakter adopter pegawai kelurahan dan factor-faktor yang mempengaruhi keiginannya untuk menggunakan e-Government. Menurut Roger, dalam teori Innovation Diffusion Theory, terdapat 5 kategori adopter individu atau kelompok terkait suatu inovasi dan menurut model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), terdapat 4 konstruktor yang mempengaruhi keinginan pengguna dalam menerima suatu inovasi. Kuesioner diberikan kepada pegawai kelurahan untuk mengetahui karakternya terkait inovasi e-Government berdasarkan teori Innovation Diffusion Theory dan faktor apa
vi
saja yang mempengaruhi keinginannya untuk menggunakan e-Government tersebut berdasarkan model UTAUT.
Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah diketahuinya faktor
apa yang mempengaruhi penerimaan e-Government dan kategori
adopter pegawai kelurahan menurut teori Innovation Diffusion
Theory. Diharapkan tujuan implementasi e-Government pada
layanan umum yang diberikan dapat tercapai secara maksimal
sehingga dapat meningkatkan mutu dan kualitas layanan yang
diberikan.
Kata kunci : Adopsi teknologi, faktor adopsi, UTAUT, e-Government, Kelurahan, Innovation Diffusion of Theory
vii
ANALYSIS OF ADOPTER’S CHARACTERISTIC AND E-GOVERNMENT ACCEPTANCE FACTORS OF
DISTRICT GOVERNMENT STAFF IN SURABAYA
Student Name : Ridho Zulandra NRP : 5211100116 Department : Sistem Informasi FTIf – ITS Supervisor 1 : Tony Dwi Susanto, S.T., M.T., Ph.D Supervisor 2 : Hanim Maria A., S.Kom, M.Sc
ABSTRACT The using of ICT in e-government touchs every government’s levels start form district level to capital level. For dictrict level in Surabaya, e-government applications are Surabaya Single Window (SSW), e-Lampid and e-Health. In order to the purpose of implementation of e-Government be reached maximum, district’s employees as the provider of the services, must be able to accept the implementation of e-Government. However, nowadays we still don’t know how the acceptance of e-Government by district’s employee in Surabaya This study aims to determine the character of the district’s employee and factors affecting their intention to use e-Government. According to Roger, in theory Innovation Diffusion Theory, there are five categories of individuals or group adopter about an innovation and according to the model of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), there are four constructors that affect the user’s intention to use an innovation. The questionnaire given to district’s employees to study their characters about innovation of e-Government based on the theory Innovation Diffusion Theory and the factors that affect their intention to use e-Government is based on UTAUT model. The expected outcome of this study is knowing what factors
viii
affect the acceptance of e-Government and categories of district adopter’s employee. Expected purpose of implementation of e-Government in the public service provided can be reached maximum so as to improve the quality of services provided. Keywords: IT Adoption, factors of IT adoption, UTAUT, e-Government, district, Innovation Diffusion of Theory
ix
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur penulis panjatkan pada Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan kekuatan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan buku tugas akhir dengan judul “Analisis Karakteristik Adopter dan faktor penerimaan e-government oleh pegawai kelurahan di Surabaya”
Pada kesempatan ini, saya ingin menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan, bimbingan, arahan, bantuan, dan semangat dalam menyelesaikan tugas akhir ini, yaitu kepada:
1. Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karuniaNya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir tepat waktu.
2. Orang tua penulis yang telah mendoakan dan senantiasa mendukung penulis, saudara-saudara penulis yang mendukung dan mengarahkan penulis
3. Bapak Tony Dwi Susanto dan Ibu Hanim Maria Astuti selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu untuk mendukung dan membimbing dalam penyelesaian tugas akhir penulis.
4. Bapak Radityo Prasetyo selaku dosen wali yang telah memberikan pengarahan selama penulis menempuh masa perkuliahan dan penelitian tugas akhir.
5. Pak Hermono, selaku admin laboratoriun PPSI yang membantu penulis dalam hal administrasi penyelesaian tugas akhir.
6. Para dosen jurusan Sistem Informasi. 7. Nuri Khairma Putri, sosok terdekat penulis yang selalu
menjadi penyemangat tersendiri dan memberikan motivasi bagi penulis dalam menyelesaikan tugas akhir.
8. Sahabat-sahabat penulis: Irfan Rizki Ananda, Triando Ersandi, Muhammad Luthfi, Fariz Muhammad Edrie dan Ladiy Widzia yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan tugas akhir.
x
9. Teman-teman IMAMI Surabaya, Lab PPSI dan BASILISK yang tidak dapat disebutkan namanya semua, terima kasih telah memberi semangat dan mendukung untuk segera menyelesaikan tugas akhir.
10. Pihak-pihak lain yang telah mendukung dan membantu dalam kelancaran penyelesaian tugas akhir.
Penyusunan laporan ini masih jauh dari sempurna, untuk itu
saya menerima adanya kritik dan saran yang membangun
untuk perbaikan di masa mendatang. Semoga buku tugas akhir
ini dapat memberikan manfaat pembaca.
xi
DAFTAR ISI
1 ABSTRAK ............................................................................... v
ABSTRACT ........................................................................... vii
KATA PENGANTAR ............................................................ ix
DAFTAR ISI ........................................................................... xi
DAFTAR GAMBAR ........................................................... xvii
DAFTAR TABEL ................................................................. xix
DAFTAR RUMUS ................................................................ xxi
BAB I PENDAHULUAN ....................................................... 1
1.1. Latar Belakang ......................................................... 1
1.2. Perumusan Masalah.................................................. 4
1.3. Batasan Masalah ....................................................... 4
1.4. Tujuan Penelitian...................................................... 4
1.5. Manfaat Penelitian.................................................... 5
1.6. Relevansi .................................................................. 6
BAB II TINJAUAN PUSTAKA .............................................. 7
2.1. Studi Sebelumnya ..................................................... 7
2.2. E-Government ........................................................ 10
2.3. Model Adopsi Teknologi ....................................... 11
2.3.1. Theory of Reasoned Action (TRA) ................. 12
2.3.2. Theory of Planned Behavior (TPB) ................ 13
2.3.3. Technology Acceptance Model (TAM) ........... 14
2.3.4. Extension of Technology Acceptance Model (TAM2) 15
2.3.5. Motivational Model of Computer Use (MM) . 16
xii
2.3.6. Model of PC Utilization (MPCU) ...................16
2.3.7. Innovation Diffusion Theory (IDT) .................17
2.3.8. Social Cognitive Theory (SCT) .......................18
2.3.9. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) ....................................................19
2.4. Structural Equational Modeling (SEM)..................21
2.4.1. Model Pengukuran ..........................................22
2.4.2. Model Struktural .............................................23
2.4.3. Smart PLS .......................................................24
2.5. Data Valid dan Reliabel ..........................................25
BAB III METODOLOGI .......................................................29
3.1 Tahapan Wawancara Pendahuluan .........................31
3.2 Studi Literature .......................................................31
3.3 Pembuatan Kuesioner Adopter dan Faktor
Penerimaan e-Government .................................................31
3.4 Wawancara dengan Pihak Pemkot Surabaya ..........32
3.5 Uji Validitas, Realibilitas dan Face Validity
Kuesioner ...........................................................................32
3.6 Pertanyaan yang Tidak Valid dihapus ....................33
3.7 Pengumpulan Data ..................................................33
3.8 Uji Validitas dan Realibilitas data ..........................34
3.9 Uji Penerimaan Hipotesis dan Karakter Adopter ...34
3.10 Wawancara validasi karakter adopter ....................34
3.11 Pemberian Rekomendasi ........................................35
BAB IV PERANCANGAN ...................................................37
4.1. Model Konseptual ..................................................37
xiii
4.2. Identifikasi Variabel ............................................... 38
4.1.1 Performance Expectancy (PE)........................ 38
4.2.1. Effort Expectancy (EF) .................................. 39
4.2.2. Social Influence (SI) ....................................... 39
4.2.3. Facilitating Conditions (FC) ........................... 40
4.2.4. Behavioural Intention to use e-government services (BI)................................................................... 41
4.3. Hipotesis Penelitian ................................................ 41
4.3.1. Konstruk Hipotesis 1 ...................................... 41
4.3.2. Konstruk hipotesis 2 ....................................... 42
4.3.3. Konstruk hipotesis 3 ....................................... 44
4.3.4. Konstruk hipotesis 4 ....................................... 45
4.4. Karakteristik Tiap Kategori Adopter ...................... 46
4.5. Pembuatan Kuesioner ............................................. 48
4.6. Perancangan Studi Kasus ....................................... 58
4.6.1. Tujuan Studi Kasus ........................................ 58
4.6.2. Unit of Analysis .............................................. 59
4.7. Persiapan Pengumpulan Data ................................. 60
4.8. Metode Pengolahan Data ....................................... 62
4.9. Pendekatan Analisis ............................................... 62
BAB V IMPLEMENTASI ..................................................... 65
5.1. Hasil Wawancara kepada Pihak Dinas Komunikasi
dan Informatika Kota Surabaya ......................................... 65
5.2. Hasil Wawancara dengan Pegawai Kelurahan ....... 66
5.3. Hasil Review Dokumen ......................................... 66
5.4. Uji Validitas dan Reabilitas Kuesioner .................. 67
xiv
5.5. Pengujian Faktor Penerimaan E-Government ........73
5.5.1. Analisis Deskriptif Statistik Pegawai Kelurahan 73
5.5.2. Analisis Deskriptif Statistik Variabel Penelitian 82
5.5.3. Pengujian Asumsi Klasik ................................89
5.5.4. Analisis Inferensial Statistik ...........................93
5.6. Analisis Karakter Adopter Pegawai Kelurahan ....109
5.6.1. Pemataan Karakter Adopter Pegawai Kelurahan 109
5.6.2. Komposisi Karakter Adopter Pegawai Kelurahan .....................................................................110
5.6.3. Karakteristik Karakter Adopter Pegawai Kelurahan .....................................................................110
BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN .............................119
6.1. Hasil Penelitian .....................................................119
6.1.1. Faktor Penerimaan e-Government oleh pegawai kelurahan di Surabaya ..................................................119
6.1.2. Karakter Adopter pegawai kelurahan di Surabaya 124
6.2. Rekomendasi ........................................................126
BAB VII PENUTUP ...........................................................129
5.7. Kesimpulan ...........................................................129
5.8. Saran .....................................................................130
DAFTAR PUSTAKA ...........................................................131
BIODATA PENULIS…………………………………...…135
LAMPIRAN A – INTERVIEW PROTOKOL DENGAN PIHAK DISKOMINFO KOTA SURABAYA ................. A- 1 -
xv
LAMPIRAN B – KUESIONER PENELITIAN ..............B- 1 -
LAMPIRAN C – HASIL INTERVIEW DENGAN PIHAK DISKOMINFO KOTA SURABAYA ...............................C- 1 -
LAMPIRAN D – HASIL WAWANCARA DENGAN PEGAWAI KELURAHAN KOTA SURABAYA........... D- 1 -
LAMPIRAN E – REKAPITULASI PEGAWAI NEGERI SIPIL (KELURAHAN) DI LINGKUNGAN PEMERINTAHAN KOTA SURABAYA ........................ E- 1 -
xvi
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
xix
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Penelitian terkait sebelumnya .................................. 7
Tabel 4.1 Karakteristik tiap kategori adopter ......................... 46
Tabel 4.2 Pertanyaan identitas responden…………………...48
Tabel 4.3 Pertanyaan kuesioner kategori adopter…………...52
Tabel 4.4 Pertanyaan kuesioner faktor penerimaan e-
government…………………………………………………..56
Tabel 5.1 Hasil face validity pertanyaan analisis karakter
adopter .................................................................................... 68
Tabel 5.2 Uji realibilitas pertanyaan analisis karakter adopter
................................................................................................ 70
Tabel 5.3 Uji validitas pertanyaan analisis faktor penerimaan
e-government .......................................................................... 71
Tabel 5.4 Uji Realibilitas faktor penerimaan e-government .. 72
Tabel 5.5 Item-Total Statistics performance expectancy ....... 72
Tabel 5.6 Perbaikan uji validitas pertanyaan analisis faktor
penerimaan e-government ...................................................... 73
Tabel 5.7 Target dan realisasi responden ............................... 74
Tabel 5.8 Interval jawaban ..................................................... 83
Tabel 5.9 Deskriptif statistik performance expectancy .......... 83
Tabel 5.10 Deskriptif statistik effort expectancy ................... 85
Tabel 5.11 Deskriptif statistik social influence ...................... 86
Tabel 5.12 Deskriptif statistik facilitating condition .............. 87
Tabel 5.13 Deskriptif statistik behaviuoral intention ............. 88
Tabel 5.14 Uji valitias performance exspectancy .................. 90
Tabel 5.15 Uji validitas effort expectancy ............................. 90
Tabel 5.16 Uji validitas social influence ................................ 91
Tabel 5.17 Uji validitas facilitating condition ........................ 91
Tabel 5.18 Uji validitas behaviuoral intention ....................... 91
Tabel 5.19 Uji realibilitas ....................................................... 92
Tabel 5.20 Uji linierilitas ....................................................... 93
xx
Tabel 5.21 Convergen Validity ..............................................94
Tabel 5.22 Hasil perbaikan convergent validity .....................96
Tabel 5.23 Discriminant validity ............................................98
Tabel 5.24 Composite realibility ............................................99
Tabel 5.25 Nilai AVE ...........................................................100
Tabel 5.26 Original sample dan T statistik ...........................101
Tabel 5.27 R Square .............................................................103
Tabel 5.28 Pengujian hipotesis .............................................103
xvii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Research Roadmap Lab PPSI (Sumber:
http://is.its.ac.id/apps/masters_v2/?p=286) .............................. 6
Gambar 2.1 Theory of Reasoned Action ................................ 13
Gambar 2.2 Theory of Planned Behavior ............................... 14
Gambar 2.3 Technology Acceptance Model .......................... 15
Gambar 2.4 Extension of Technology Acceptance Model ..... 15
Gambar 2.5 Model of PC Utilization ..................................... 17
Gambar 2.6 Innovation Diffusion Theory .............................. 18
Gambar 2.7 Social Cognitive Theory ..................................... 19
Gambar 2.8 Unified Theory of Acceptance and Use of
Technology ............................................................................. 21
Gambar 2.9 Atribut ukur dan error ......................................... 22
Gambar 2.10 Hubungan korelasi (pengaruh) ......................... 23
Gambar 2.11 Konstrak empiris dan konstrak laten ................ 23
Gambar 2.12 Makna yang berbeda ........................................ 24
Gambar 2.13 Smart PLS......................................................... 25
Gambar 3.1 Metodologi ......................................................... 30
Gambar 4.1 Model Konseptual .............................................. 37
Gambar 4.2 Tipe perancangan studi kasus ............................. 60
Gambar 5.1 Pemetaan jenis kelamin responden kategori
rendah ..................................................................................... 75
Gambar 5.2 Komposisi jenis kelamin responden kategori
rendah ..................................................................................... 75
Gambar 5.3 Pemetaan jenis kelamin responden kategori
menengah ............................................................................... 76
Gambar 5.4 Komposisi jenis kelamin responden kategori
menengah ............................................................................... 76
Gambar 5.5 Pemetaan jenis kelamin responden kategori tinggi
................................................................................................ 77
xviii
Gambar 5.6 Komposisi jenis kelamin responden kategori
tinggi .......................................................................................77
Gambar 5.7 Pemetaan jenis kelamin responden secara
keseluruhan .............................................................................78
Gambar 5.8 Komposisi jenis kelamin responden secara
keseluruhan .............................................................................78
Gambar 5.9 Pemetaan tingkat pendidikan kategori rendah ....79
Gambar 5.10 Komposisi tingkat pendidikan kategori rendah 79
Gambar 5.11 Pemetaan tingkat pendidikan kategori menengah
................................................................................................80
Gambar 5.12 Komposisi tingkat pendidikan kategori
menengah ................................................................................80
Gambar 5.13 Pemetaan tingkat pendidikan kategori tinggi ....81
Gambar 5.14 Komposisi tingkat pendidikan kategori tinggi ..81
Gambar 5.15 Pemetaan tingkat pendidikan secara keseluruhan
................................................................................................82
Gambar 5.16 Komposisi tingkat pendidikan secara
keseluruhan .............................................................................82
Gambar 5.17 Hasil pengujian hipotesis ................................104
Gambar 5.18 Hasil pengujian hipotesis dalam bentuk
sederhana ..............................................................................105
Gambar 5.19 Pemetaan karakter adopter kelurahan .............109
Gambar 5.20 Komposisi adopter pegawai kelurahan ...........110
Gambar 5.21 Karakteristik Innovator ...................................111
Gambar 5.22 Karakteristik Early Adopter ............................112
Gambar 5.23 Karakteristik Early Majority ...........................114
Gambar 5.24 Karakteristik late majority ..............................116
Gambar 6.1 Perbandingan hasil penelitian Roger dengan
penelitian ini………………………………………………..125
xxi
DAFTAR RUMUS
Rumus 2.1 Validitas internal .................................................. 26
Rumus 2.2 Rumus Kuder-Richardson .................................... 27
xxii
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
1
1 BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah dan tujuan tugas akhir yang mendasari Analisis karakter adopter dan faktor penerimaan e-government oleh pegawai kelurahan di Surabaya. Serta gambaran terhadap manfaat dari tugas akhir dan relevansi tugas akhir.
1.1. Latar Belakang
Perkembangan Tuntutan terkait pelayanan yang diberikan kepada masyarakat sering ditujukan kepada aparatur pemerintah. Tuntutan terkait pelayanan di bidang public service (pelayanan umum) terutama dalam hal kualitas dan mutu pelayanan. Pemerintah sebagai penyedia layanan bagi masyarakat dituntut untuk memberikan pelayanan umum yang dapat memenuhi kepentingan masyarakat luas di seluruh wilayah Indonesia, dapat diandalkan dan terpercaya, serta mudah dijangkau secara efektif. Pada dasarnya pelayanan umum menyangkut hubungan antara lembaga pemberi jasa layanan dengan masyarakat yang membutuhkan.
Untuk menjawab tuntutan tersebut, pemerintah melibatkan penggunaan ICT dalam pemberian layanannya. Pemanfaatan kemajuan teknologi informasi dioptimalkan untuk mengeliminasi sekat-sekat organisasi birokrasi, membentuk jaringan sistem manajemen dan proses kerja sehingga memungkinkan instansi-instansi pemerintah untuk dapat bekerja secara terpadu untuk menyederhanakan akses ke semua informasi dan layanan umum yang disediakan oleh pemerintah. Dengan demikian, diharapkan layanan umum dapat diberikan secara optimal. [1] Penggunaan ICT dalam bentuk e-government ditujukan untuk meningkatkan kualitas pelayanan yang diberikan pemerintah kepada masyarakat. [2] E-Government diyakini memiliki banyak kelebihan seperti
2
peningkatan proses dan operasi dari layanan pemerintah, meningkatkan sharing informasi antara pemerintah dan masyarakat, memberikan pelayanan secara professional, aman dan nyaman, serta penghematan dalam hal waktu. E-government telah menjadi focus dari pemerintah pada berbagai Negara. Tercatat 179 dari 192 negara anggota PBB telah mengembangkan strategi untuk implementasi e-government dan oleh karena itu e-government telah diidentifikasikan sebagai salah satu prioritas utama bagi pemerintah di seluruh dunia. [3]
Implementasi e-Government menyentuh sektor pemerintahan secara menyeluruh mulai dari tingkat pemerintahan pusat sampai kepada tingkat daerah. Untuk tingkat kelurahan sendiri Kepala Lurah Semolowaru mengatakan telah menggunakan 3 aplikasi e-Government, yaitu Surabaya Single Window (SSW), e-Lampid dan e-Health. SSW digunakan untuk hal perizinan dan NPWP, e-Lampid digunakan untuk pengurusan yang berkaitan dengan kelahiran dan kematian, sedangkan e-Health digunakan untuk pendaftaran pada puskesmas. Beliau mengatakan e-Government tersebut dinilai sangat penting karena akan sangat membantu warga dalam urusan terkait fungsi e-Government tersebut dengan syarat berkas-berkas yang dibutuhkan sudah lengkap.
Agar tujuan dari implementasi e-Government dapat tercapai secara maksimal, seluruh lapisan aparatur pemerintah mulai dari jajaran kepala pemerintahan sebagai pelaksana pada level strategis hingga pegawai sebagai pelaksana pada level teknis harus dapat menerima implementasi e-Government tersebut. Instruksi untuk menerapkan e-Government tidak akan sukses apabila dari para pegawai tidak dapat menerimanya. Penerimaan terhadap implementasi e-Government dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti fasilitas pendukung, lingkungan dan yang lain. Menurut Roger dalam Innovation Diffusion Theory, karakteristik individu atau kelompok terhadap penerimaan suatu inovasi dapat diklasifikasikan menjadi 5
3
kategori, yaitu Innovator, Early Adopter, Early Majority, Late Majority dan Laggard. Innovator merupakan individu atau kelompok yang pertama kali mengadopsi inovasi tersebut. Sedangkan Early Adopter merupakan yang menjadi perintis dalam penerimaan inovasi. Early Majority lebih berhati-hati dalam menerima sebuah inovasi. Late Majority merupakan individu atau kelompok yang menerima sebuah inovasi karena paksaan dan Laggard merupakan yang menolak menerima sebuah inovasi. [4]
Mengenai penelitian penerimaan adopsi Teknologi telah berkembang dan menghasilkan beberapa model. Di antaranya yang sering digunakan yaitu (Theory of Reasoned Action (TRA) [5], the Theory of Planned Behavior (TPB) [6], Technology Acceptance Model (TAM) [7] Extension of the Technology Acceptance Model (TAM2) [8], Innovation Diffusion Theory (IDT) [4] dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) [9] [10].
UTAUT merupakan salah satu model penerimaan teknologi terkini yang menggabungkan fitur-fitur dari kedelapan model yang lainnya. Model tersebut yaitu TRA, TPB, TAM, TAM2, IDT, the Motivational Model of Computer Usage (MM) [11], the Model of PC Utilization (MPCU) [12] dan Social Cognitive Theory (SCT) [13]. UTAUT terbukti lebih berhasil dalam menjelaskan hingga 70% varian pengguna dibanding model yang lainnya. [9]
Berdasarkan hal tersebut perlu untuk mengetahui karakter pegawai kelurahan tersebut, apakah termasuk Innovator, Early Adopter, Early Majority, Late Majority atau bahkan Laggard. Selain itu, penelitian ini juga untuk mengetahui faktor apa yang mempengaruhi penerimaan e-Government oleh pegawai kelurahan menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology.
.
4
1.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, maka didapatkan perumusan masalah yang akan diselesaikan pada tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana karakteristik adopter dari pegawai kelurahan?
2. Apa saja faktor yang mempengaruhi keinginan penggunaan e-government oleh pegawai kelurahan?
3. Bagaimana rekomendasi yang diberikan agar implementasi e-government oleh pegawai kelurahan di Surabaya dapat tercapai maksimal?
1.3. Batasan Masalah
Dari perumusan masalah yang telah dipaparkan sebelumnya, maka yang menjadi batasan masalah dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
1. Responden penelitian yang dilakukan pada tugas akhir ini terbatas pada pegawai kelurahan di Surabaya
2. Kategori karakter adopter pegawai kelurahan berdasarkan teori Innovation Diffusion Theory.
3. Model yang akan digunakan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi penerimaan e-Government pada pegawai kelurahan yaitu Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
1.4. Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang permasalahan yang telah dijelaskan, penelitian tugas akhir ini bertujuan untuk :
1. Mengetahui karakter adopter pegawai kelurahan berdasarkan teori Innovation Diffusion Theory
2. Mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan pegawai kelurahan terhadap penggunaan
5
e-goevrnment berdasarkan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
3. Memberikan rekomendasi agar implementasi e-government oleh pegawai kelurahan di Surabaya dapat tercapai maksimal
1.5. Manfaat Penelitian
Tugas akhir ini diharapkan dapat memberikan manfaat antara lain:
Bagi Pemerintah: 1) Dapat membantu pemerintah mengetahui
karakteristik pegawai kelurahan dalam penerimaan e-Government
2) Dapat membantu pemerintah mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan penggunaan e-government pada pegawai kelurahan
3) Dapat membantu pemerintah agar implementasi e-government pegawai kelurahan di Surabaya dapat tercapai maksimal
Bagi akademis:
Dapat mengembangkan dan memperluas ilmu
pengetahuan saat ini dan memperluas wawaasan
mengenai penerimaan dalam inovasi e-Government.
6
1.6. Relevansi
Tugas akhir ini berkaitan dengan adopsi teknologi informasi pada roadmap penelitian Laboratorium Perencanaan dan Pengembangan Sistem Informasi. Peta research roadmap tersebut bisa dilihat pada Gambar 1.1 di bawah ini.
Gambar 1.1 Research Roadmap Lab PPSI (Sumber: http://is.its.ac.id/apps/masters_v2/?p=286)
7
2 BAB IITINJAUAN PUSTAKA
Sebelum melakukan penelitian tugas akhir, dilakukan tinjauanpustaka terhadap tulisan dari beberapa penelitian sebelumnyayang sesuai dengan topik penelitian tugas akhir. Hasil tinjauantersebut dapat dilihat pada Tabel 2.1 di bawah ini..
2.1. Studi Sebelumnya
Tabel 2.1 Penelitian terkait sebelumnya
Penelitian 1 Penelitian 2 Penelitian 3 Penelitian 4
Nam
aP
enel
iti
MohammedAlshehri1,Steve Drew1
dan RayedAlGhamdi
NorazahMohd Sukidan T.Ramayah
Oye N.D.,Aiahad,N. danAb.rahim N.
JunaidahHashim
Judu
l Pen
elit
ian
Analysis ofCitizens’Acceptancefor E-GovernmentServices :Applying TheUTAUTModel(2012)
UserAcceptance ofthe E-GovernmentServices inMalaysia :StructuralEquationModelingApproach
Awareness,AdoptionandAcceptanceof ICTInnovationin HigherEductionInstitution(2010)
InformationCommunicationTechnology(ICT)AdoptionAmong SMEOwners inMalaysia(2007)
8
Penelitian 1 Penelitian 2 Penelitian 3 Penelitian 4H
asil
Pen
elit
ian
Penelitian inimenyipulkanbahwaAcceptanceE-Governmentdipengaruhioleh faktorPerformanceExpectancy,tidakdimoerasiolehmoderatorapapun,EffortExpectancy,dimoderasioleh internetexperience,SocialInfluence,dimoderasioleh internetexperiencedanFacilitatingCondition,jugadimoderasioleh internetexperience .
Penelitian inimenyimpulkanbahwa faktoryangmempengaruhipenerimaan E-GovernmentService diMalaysia yaituPerceivedUsefulness,PerceivedEase of Use,External,Interpersonal,Self Efficacy,Facilitating,Attitude danSubjectiveNorms
PenelitianinimenjelaskanbahwawalaupunpenggunaanICT padaperguruantinggi diUniversityof Jos,Nigeriadianggappenting,namun leveladopsi bagipadastaffnyamasih bisadibilangrendah.
Pemilik bisniskecil danmengenah diMalaysia masihrendah dalamhal kemampuanpenguasaanICT, jarangmenggunakaninternet dalamtempat kerjanyadan termasukdalam kategoriLate Majority.Karenakemampuanyang rendah,jarangmenggunakanICT, kesulitandalam haladopsi, merekalambat dalamproses adopsi
9
Penelitian 1 Penelitian 2 Penelitian 3 Penelitian 4
Kel
ebih
an
Jumlahrespondenyangdigunakancukup banak
Terdapatbanyakkonstruktoryangdigunakanpada modelpenelitian,sehingga bisamneghasilkanhipotesis yanglebih banyak
Terdapatpemaparanyang cukupjelasmengenaikuosioneryangdigunakandalampengambilandata
Penelitian initidak hanyamemberikanpemahamanmengenaibagaimana agarpelaku bisniskecil menengahdapatmempelajariICT, tapi jugahambatan apayang mungkinakanditemukan
10
Penelitian 1 Penelitian 2 Penelitian 3 Penelitian 4K
ekur
anga
nTidakterdapatpenjelasanmengenaikuosioneryangdigunakan
Tidak terdapatpenjelasanmengenaikuosioneryangdigunakan
Penjelasanterkaitmodel yangdigunakanterlalusingkat
Penulismenjelaskanbahwakuosioner yangdigunakandalampengambilandata padapenelitian inihanyamenggunakanBahasa Inggrissaja (tidakmenggunakanbahasa lokal)sehinggamenyebabkanrespondenkesulitan dalammenjawabkuosioner
2.2. E-Government
Dalam Mengenai definisi e-government, ada beberapadeskripsi yang cukup beragam dari individu atau komunitas.Hal ini disebabkan karena hal berikut:
Setiap negara mempunyai scenario implementasikonsep e-government yang berbeda-beda walaupunmemiliki prinsip-prinsip dasar yang universal
Dikarenakan banyaknya tugas dan tanggung jawabdari pemerintah sebuah negara menyebabkan ranahImplementasi e-government sangatlah luas
Pemahaman mengenai e-Government sangatditentukan oleh kondisi negara yang bersangkutan,
11
antara lain sejarah, budaya, pendidikan, pandanganpolitik dan kondisi ekonomi masing-masing.
Tiap-tiap negara memiliki visi, misi dan strategipembangunan yang berbeda-beda dan unik sehinggamenyebabkan terjadinya beragam pendekatan danskenario terkait proses pengembangan bangsa. [14]
Menurut Bank Dunia, e-government yaitu penggunaanTeknologi Informasi (seperti Wide Area Network, internet, danmobile computing) oleh pemerintah yang memilikikemampuan untuk mengelola hubungan dengan masyarakat,bisnis, dan pihak lainnya yang terkait dengan pemerintah.Sedangkan UNDP (United Nation Development Programme)mendefinisikan e-governemnt sebagai aplikasi dari TeknologiInformasi dan Komunikasi yang digunakan oleh pemerintah[14]
E-government mengarah pada penggunaan ICT (Informationand Communication of Technology) oleh aparatur pemerintahyang mempunyai kemampuan untuk mengubah hubungandengan masyarakat, bisnis dan sektor pemerintah. Teknologiini dapat melayanai berbagai tujuan yang berbeda, deliveryservice kepada masyarakat yang lebih baik, meningkatkaninteraksi dengan bisnis dan industri, pemberdayaanmasyarakat melalui akses informasi atau manajemenpemerintahan yang lebih efisien. Manfaat yang dihasilkandapat mengurangi korupsi, peningkatan transparansi dankenyamanan, pertumbuhan pendapatan dan pengurangan biaya[15]
2.3. Model Adopsi Teknologi
Seiring dengan perkembangan teknologi, penelitian terkaitpenerimaan adopsi teknologipun terus berkembang. Penelitiantersebut bertujuan untuk meneliti penerimaan pemakai untukmenggunakan teknologi yang diimplementasikan sertamengetahui faktor-faktor apa yang mempengaruhi pemakai
12
untuk mau menggunakan teknologi tersebut. Telah adabeberapa teori yang berkembang hingga saat ini, yaitu (Theoryof Reasoned Action (TRA) (Ajzen & Fishbein, UnderstandingAttitudes and Predicting Social Behaviour, 1980), the Theoryof Planned Behavior (TPB) [6], Technology AcceptanceModel (TAM) [7], Extension of the Technology AcceptanceModel (TAM2) [9], the Motivational Model of ComputerUsage (MM) [11], the Model of PC Utilization (MPCU) [12],Innovation Diffusion Theory [4] and Social Cognitive Theory(SCT) [13], Unified Theory of Acceptance and Use ofTechnology.
2.3.1. Theory of Reasoned Action (TRA)
Theory of Reasoned Action dikembangkan oleh MartinFishbein dan Icak Ajzen. Model ini menjelaskan faktor-faktoryang mendorong perilaku manusia secara psikologi. Dalammodel ini dijelaskan bahwa perilaku individu (ActualBehaviour) ditentukan langsung oleh niat untuk berperilaku(Behavioral Intention). Sedangkan niat untuk berperilaku iniditentukan oleh dua faktor secara bersamaan, yaitu sikapterhadap suatu perilaku (Attitude Toward Behaviour) dannorma-norma subjektif (Subjective Norms). Selanjutnya sikapterhadap perilaku didefinisikan sebagai perasaan positif ataunegative (evaluate affect) terhadap pencapaian suatu perilaku.Sedangkan norma-norma subjektif merupakan persepsiseseorang dengan melihat bahwa bagi kebanyakan orang yangdianggap penting baginya, dirinya harus atau tidak harusmelakukan suatu perilaku [5]. Model Theory of ReasonedActioned dapat dilihat pada Gambar 2.1 di bawah ini.
13
Gambar 2.1 Theory of Reasoned Action
2.3.2. Theory of Planned Behavior (TPB)
Theory of Planned Behavior merupakan pengembangan dariTheory of Reasoned Action. Pada model ini terdapat satutambahan elemen dalam model konstruksi, yaitu persepsiterhadap kendali perilaku (Perceived Behavioral Control).Persepsi terhadap kendali perilaku ini didefinisikan sebagaipersepsi terhadap kemudahan/kesulitan dalam melaksanakansuatu tindakan/berperilaku. [16].
Model ini menjelaskan bahwa terdapat korelasi antara Persepsiterhadap kendali perilaku dengan sikap terhadap suatu perilaku(Attitude toward the Behavior) dan norma-norma subjektif(Subjective Norm) dalam mempengaruhi seseorang untukmelakukan dorongan berperilaku. Menurut model ini manusiamerupakan makhluk sosial yang artinya perilaku-perilakunyatidak hanya termotivasi dibawah kendali individu tersebut,melainkan juga dipengaruhi oleh informasi-informasi yangditerimanya. Model Theory of Planned Behavior dapat dilihatpada Gambar 2.2 di bawah ini.
14
Gambar 2.2 Theory of Planned Behavior
2.3.3. Technology Acceptance Model (TAM)
Technology Acceptance Model dikembangkan oleh Fred D.Davis. Model ini dikembangkan dari Theory of ReasonedAction untuk konteks penerimaan pengguna terhadap SistemInformasi dan bertujuan untuk menjelaskan faktor-faktor yangmempengaruhi penerimaan komputer yang lebih umumsifatnya. [7] Behavioral Intention untuk menggunakan sistemtergantung pada sikap terhadap penggunaan sistem (AttitudeToward Using) dan persepsi kegunaan sistem (PerceivedUsefulness). Sedangkan sikap terhadap penggunaan sistem(Attitude Toward Using) bergantung pada persepsi kegunaansistem dan persepsi kemudahan penggunaan sistem (PerceivedEase of Use). Persepsi kegunaan sistem merupakan tingkatkeyakinan bahwa penggunaan sistem akan dapat membantupekerjaannya. Sedangkan persepsi kemudahan penggunaansistem merupakan tingkat keyakinan mengenai kemudahandalam menggunakan sistem. Persepsi kegunaan dipengaruhioleh kemudahan penggunaan sistem dan variable eksternal.Sedangkan kemudahan penggunaan sistem juga dipengaruhi
15
oleh variabel eksternal. Model Technology Acceptance Modeldapat dilihat pada Gambar 2.3 di bawah ini.
Gambar 2.3 Technology Acceptance Model
2.3.4. Extension of Technology Acceptance Model (TAM2)
Model Extension of Technology Acceptance Model (TAM2)merupakan perkembangan lebih lanjut dari model TAMkarena model dinilai terdapat keterbatasan dalam menjelaskanalasan sistem dianggap berguna bagi seseorang. [8] DalamTAM2 ditambahkan beberapa faktor tambahan terhadapkonstruktor Perceived Usefullness. Model Extension ofTechnology Acceptance Model Actioned dapat dilihat padaGambar 2.4 di bawah ini.
Gambar 2.4 Extension of Technology Acceptance Model
16
2.3.5. Motivational Model of Computer Use (MM)
Motivational Model of Computer Use dikembangkan olehDavis. Dalam model ini dijelaskan bahwa minat untukmenggunakan computer di tempat kerja dipengaruhi oleh 2faktor, yaitu persepsi terhadap sejauh mana manfaat komputerdapat meningkatkan kinerja dan persaan menyenangkan yangdidapat ketika menggunakan komputer tersebut
2.3.6. Model of PC Utilization (MPCU)
Motivational Model of PC Utilization dikembangkanmenggunakan pendekatan faktor-faktor yang mempengaruhisebuah perilaku dalam konteks sistem informasi untukmemprediksi yang mempengaruhi pemanfaatan PC (PCUtilization). Dalam model MPCU, dijelaskan bahwapemanfaatan PC dipengaruhi oleh normal-normal sosial dantiga komponen expected consequences. [12] Norma-normasocial mencakup Affect Toward PC Use, Social FactorsInfluencing PC Use dan Facilitating Condition for PC Use.Sedangkan expected consequences terdiri dari kompleksitaspengunaan PC (complexity of PC Use), kecocokan antarapekerjaan dengan kemampuan PC (job fit with PC Use) sertakonsekuensi pemanfaatan PC dalam jangka panjang (long-term consequences of PC Use). Model PC of Utilization dapatdilihat pada Gambar 2.5 di bawah ini.
17
Gambar 2.5 Model of PC Utilization
2.3.7. Innovation Diffusion Theory (IDT)
Innovation Diffusion of Theory dikembang oleh Everett M.Rogers dengan mempelajari berbagai macam inovasi. Rogersmengelompokkan adopter innovasi teknologi kedalam limakategori, yaitu Innovators, Early Adopters, Early Majority,Late Majority dan Laggards. Innovators merupakan individuyang pertama kali mengadopsi suatu inovasi. Dicirikan denganmau menerima resiko, berusia muda, memiliki kelas socialtinggi, memiliki kemampuan finansial yang cukup pasti,memiliki akses ke sumber-sumber pengetahuan danberinteraksi dengan kelompok kategori adopter yang lainnya.Early Adopter merupakan yang menjadi perintis dalampenerimaan inovasi. Kelompok ini biasanya memiliki opinionleadership yang tinggi. Early Majority lebih berhati-hatidalam menerima sebuah inovasi, proses adopsi terhadap suatuinovasi lebih lama dari dua kategori kelompok yangsebelumnya. Biasanya memiliki kelas sosial di atas rata-rata.
18
Late Majority merupakan individu atau kelompok yangmenerima sebuah inovasi setelah rata-rata masyarakat maumenerima adopsi suatu teknologi, biasanya karena paksaan.Kelompok ini memiliki skeptisme dan keragu-raguan terhadapteknologi baru. Laggard merupakan yang menolak menerimasebuah inovasi. Bercirikan memiliki kemampuan finansialyang rendah, berusia relatif lebih tua dan memiliki pola pikerkonservatif. [4] Model Innovation Diffusion Theory dapatdilihat pada Gambar 2.6 di bawah ini.
Gambar 2.6 Innovation Diffusion Theory
2.3.8. Social Cognitive Theory (SCT)
Motivational Model ini menerangkan peranan Self-Efficacy,yaitu penilaian tentang kemampuan untuk menggunakanteknologi yang digunakan untuk menyelesaikan pekerjaantertentu. [13] Self-Efficacy dipengaruhi oleh ekspektasi akanapa yang dihasilkan dalam penggunaan komputer (OutcomeExpectations). Kemudian kedua dari Self-Efficacy maupunOutcome Expectations dipengaruhi oleh 3 hal, yaitu penguatanoleh pengguna lain (Encouragement by Others), penggunaankomputer oleh pengguna lain (Other’s use) dan dukunganyang didapatkan (Support). Model Social Cognitive Theorydapat dilihat pada Gambar 2.7 di bawah ini.
19
Gambar 2.7 Social Cognitive Theory
2.3.9. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT)
Unified Theory of Acceptance and Use of Technologymerupakan model yang dikembangkan oleh Venkatesh el al.,sebagai model untuk memprediksi penerimaan padapenggunaan teknologi informasi. Model ini mempunyai 4kunci konstructor utama (performance expectancy, effortexpectancy, social influence, dan facilitating condition)mempengaruhi niat perilaku untuk menggunakan teknologi.[17] UTAUT menggabungkan 8 model terkait penerimaanteknologi lainnya yang sebelumnya sudah ada menjadi sebuahmodel yang terintegrasi. Model-model tersebut yaitu TRA,TPB, TAM, TAM2, MM, MPCU, IDT dan SCT.
Masing-masing konstructor tersebut menjelaskan:
1. Performance Expectancy (PE):”Derajat keyakinanseseorang bagaimana penggunaan suatu sistem akanmembantu dalam meningkatkan kinerja pekerjaan.”Konstruktor ini diambil dari konstruktor pada model yang lain,yaitu perceived usefulness (TAM dan TAM2), ekstrinsikmotivation (MM), job-fit (MPCU), relative advantage (IDT),dan outcome expectasncy (SCT).
20
2. Effort Expectancy (EE):”Derajat kemudahan yangberhubungan dengan sistem.” Konstruktor ini diambil darikonstruktor pada model yang lain, yaitu perceived ease of use(TAM) dan complexity (IDT dan MPCU).
3. Social Influence (SE): “Derajat yang berhubungan denganbagaimana seseorang merasakan pentingnya orang lainpercaya bahwa dia seharusnya menggunakan sistem yangbaru.” Konstruktor ini diambil dari konstruktor pada modelyang lain, yaitu subjective norms (TRA, TAM2, TPB danTAM2, social factor (MPCU) dan image (IDT).
4. Facilitating Conditions (FC): “Derajat keyakinan seseorangbahwa infrastruktur organisasi dan teknis yang adamendukung penggunaan sistem, Konstruktor ini diambil darikonstruktor pada model yang lain, yaitu perceived behaviouralcontrol (TPB dan TAM2), facilitating condition (MPCU), dancompatibility (IDT). [18]
Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology dapatdilihat pada Gambar 2.8 di bawah ini.
21
Gambar 2.8 Unified Theory of Acceptance and Use ofTechnology
2.4. Structural Equational Modeling (SEM)
Structural Equation Modeling (SEM) merupakan salah satuanalisis multivariate yang digunakan untuk menganalisishubungan variabel secara kompleks. Analisis tersebutumumnya melibatkan banyak variabel. Struktural EquationModeling (SEM) merupakan teknik modeling statistik yangbersifat sangat cross-sectional, linear dan umum. Dalam SEMini juga termasuk analisis faktor (factor analysis), analisis jalur(path analysis) dan regresi (regression). SEM juga merupakanteknik statistik yang digunakan untuk membangun danmenguji model statistik yang biasanya dalam bentuk modelsebab akibat. [19]
SEM digunakan untuk menjelaskan hubungan antar variabelyang ada dalam penelitian secara menyeluruh. SEM
22
merupakan penggabungan antara dua konsep statistika,diantaranya konsep analisis faktor yang masuk dalammodel pengukuran (measurement model) yang menjelaskanhubungan antar variabel dengan indikator - indikator yangmerupakan kajian dari psikometrik dan konsep regresi melaluimodel structural (structural model) menjelaskan hubunganantar variabel an merupakan kajian dari statistika.
Ada 7 tahapan dalam pemodelan dan analisis structural, yaitusebagai berikut :
1. Pengembangan model teoritis2. Pengembangan diagram alur3. Konversi diagram alur ke dalam persamaan structural
dan model pengukuran4. Memilih jenis matrik input dan estimasi model yang
diusulkan5. Menilai identifikasi model structural6. Menilai kriteria Goodness-of-Fit7. Interpretasi dan modifikasi model
2.4.1. Model Pengukuran
Pendekatan SEM konsep ini dijabarkan menjadi gambaryang menunjukkan skor sebuah item yang dibangun daridua komponen, yaitu atribut ukur dan eror. Pendekatan konsepSEM dapat dilihat pada Gambar 2.9 di bawah ini.
Gambar 2.9 Atribut ukur dan error
23
2.4.2. Model Struktural
Model struktural menggambarkan hubungan satu variabeldengan variabel lainnya. Hubungan tersebut dapat berupakorelasi maupun pengaruh. Korelasi antar variabelditunjukkan dengan garis dengan berpanah di keduaujungnya sedangkan pengaruh ditandai dengan satu ujungberpanah. Hubungan korelasi tersebut dapat dilihat padaGambar 2.10 di bawah ini.
Gambar 2.10 Hubungan korelasi (pengaruh)
Konstrak merupakan atribut yang menunjukkan variabelterdiri dari dua jenis yakni konstrak empirik adalah kita dapatmengetahui besarnya konstrak ini secara empirik misalnya dariitem tunggal atau skor total item – item hasil pengukuran.Konstrak Laten adalah konstrak yang tidak terukurdikarenakan common factor yang menunjukkan domain yangdiukur oleh seperangkat indikator/item dan unique factor(error) yang merupakan eror pengukuran. Gambaran konstrakempiris dan konstrak laten dapat dilihat pada Gambar 2.11 dibawah ini.
Gambar 2.11 Konstrak empiris dan konstrak laten
24
Jalur (path) adalah informasi yang menunjukkan keterkaitanantara satu konstrak dengan konstrak lainnya. Jalur di dalamSEM terbagi menjadi dua jenis yaitu jalur hubungan kausaldan non kausal. Jalur kausal digambarkan dengan garis denganpanah salah satu ujungnya dan jalur hubungan non kausalditandai dengan gambar garis dengan dua panah di ujungnya.Namun demikian, meski bentuk garis sama akan tetapi jikajenis konstrak yang dihubungkan adalah berbeda makna garisberbentuk sama tersebut dapat bermakna berbeda. Perbedaanantara hubungan kausal dan non kausal digambarkan sepertiGambar 2.12 di bawah ini.
Gambar 2.12 Makna yang berbeda
SEM mempunyai sifat yang fleksible dikarenakan penliti dapatmenggambar berbagai model sesuai dengan penelitian yangdilakukannya, sifat yang fleksible membuat variasi yangdimiliki banyak sekali model – model yang diuji denganmenggunakan SEM.
2.4.3. Smart PLS
Wold dan Ghozali menyatakan bahwa PLS merupakan metodeanalisis yang powerfull oleh karena tidak didasarkan banyakasumsi. Data tidak harus berdistribusi normal multivariate.Sampel yang digunakan tidak harus berukuran besar. MenurutGhozali [20] PLS bertujuan untuk membantu dalammendapatkan nilai variabel laten untuk tujuan prediksi.Variabel laten yaitu linear agregat dari indikator-indikatornya.Logo Smart PLS seperti pada Gambar 2.13 di bawah ini.
25
Gambar 2.13 Smart PLS
SmartPLS merupakan salah satu software statistik untukmetode Structural Equation Modeling (SEM) yang berbasisvarians. Pada saat ini yang digunakan pada versi SmartPLS3.0. SmartPLS menyediakan menu untuk menggambar modelSEM, sehingga mempermudah pemakainya tanpa harusmenuliskan kode seperti software lainnya.
2.5. Data Valid dan Reliabel
Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauhmana ketepatan dan kecermatan suatu instrumen pengukur(tes) dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu tes dikatakanmemiliki validitas yang tinggi apabila alat tersebutmenjalankan fungsi ukur secara tepat atau memberikan hasilukur yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuratersebut. Artinya hasil ukur dari pengukuran tersebutmerupakan besaran yang mencerminkan secara tepat fakta ataukeadaan sesungguhnya dari apa yang diukur.
Validitas tes pada dasarnya menunjuk kepada derajat fungsipengukurnya suatu tes, atau derajat kecermatan ukurnyasesuatu tes. Validitas suatu tes mempermasalahkan apakah testersebut benar-benar mengukur apa yang hendak diukur.Maksudnya adalah seberapa jauh suatu tes mampu
26
mengungkapkan dengan tepat ciri atau keadaan yangsesungguhnya dari obyek ukur, akan tergantung dari tingkatvaliditas tes yang bersangkutan. Validitas berkenaan denganketepatan alat penilaian terhadap konsep yang dinilai sehinggabetul-betul menilai apa yang seharusnya dinilai.
Untuk menghitung validitas internal untuk skor butir dikotomidigunakan koefisien korelasi biserial (rbis) dapat dilihat padaRumus 2.1 di bawah:
Rumus 2.1 Validitas internal
Keterangan:
bisi r = koefisien korelasi antara skor butir ke i denganskor total.
i X = rata-rata skor total responden yang menjawab benar butirke i.
t X = rata-rata skor total semua responden.
St = standar deviasi skor total semua responden.
pi = proporsi jawaban yang benar untuk butir ke i.
qi = proporsi jawaban yang salah untuk butir ke i.
Reliabilitas berasal dari kata reliability berarti sejauh manahasil suatu pengukuran dapat dipercaya. Suatu hasilpengukuran dapat dipercaya apabila dalam beberapa kalipelaksanaan pengukuran terhadap kelompok subyek yangsama diperoleh hasil pengukuran yang relatif sama, selama
27
aspek yang diukur dalam diri subyek memang belum berubah.Sugiyono [21] menyatakan bahwa reliabilitas ukuranmenyangkut seberapa jauh skor deviasi individu, atau skor-z,relatif konsisten apabila dilakukan pengulanganpengadministrasian dengan tes yang sama atau tes yangekivalen. Reliabilitas merupakan salah-satu ciri atau karakterutama instrumen pengukuran yang baik. Suatu tes dikatakanreliabel jika selalu memberikan hasil yang sama bila diteskanpada kelompok yang sama pada waktu atau kesempatan yangberbeda.
Koefisien reliabilitas konsistensi gabungan butir untuk skorbutir dikotomi dapat dihitung dengan menggunakan rumusKuder-Richardson yang dikenal dengan nama KR-20 denganRumus 2.2 di bawah ini :
Rumus 2.2 Rumus Kuder-Richardson
Keterangan:
k = cacah butir.
piqi = varians skor butir.
pi = proporsi jawaban yang benar untuk butir nomor i.
qi = proporsi jawaban yang salah untuk butir nomor i.
St2 = varians skor total responden
28
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
29
3 BAB IIIMETODOLOGI
Bagian ini menjelaskan metodologi yang digunakan dalampengerjaan tugas akhir ini. Metodologi ini diperlukan sebagaipanduan secara sistematis dalam pengerjaan tugas akhir.
Metode pengerjaan tugas akhir dapat dilihat pada Gambar 3.1berikut.
30
Gambar 3.1 Metodologi
31
3.1 Tahapan Wawancara Pendahuluan
Tahap ini adalah tahap mengumpulkan kondisi eksisting dariimplementasi e-government pada tingkat kelurahan. Padatahap ini dilakukan wawancara kepada kepala KelurahanSemolowaru untuk mengetahui aplikasi e-government apa sajayang sudah digunakan beserta permasalahan dalamimplementasinya.
3.2 Studi Literature
Tahap ini adalah tahap untuk menemukan fakta yang ada saatini untuk mendukung latar belakang permasalahan,menentukan model yang akan digunakan dalam pengerjaantugas akhir, mendalami model tersebut dan konsep e-government dan mempelajari penelitian terdahulu untukmenemukan knowledge gap.
3.3 Pembuatan Kuesioner Adopter dan FaktorPenerimaan e-Government
Pada tahap ini menjelaskan proses penyusunan kuisionerdimana keluaran pada tahapan ini yaitu kuisioner akanberguna sebagai pengambilan data. Kuisioner berisipertanyaan-pertanyaan yang akan digunakan untuk menggaliinformasi mengenai penerimaan adopsi teknologi e-governement pada tingkat kelurahan. Kuisioner tersebutditujukan khusus bagi pegawai yang berada pada tingkatkelurahan yang menggunakan sistem e-government. Kuesionerini terbagi menjadi dua bagian, yaitu identitas responden danpernyataan variabel penelitian. Sedangkan kuesionerpertanyaan penelitian juga terbagi menjadi dua bagian, yangpertama pertanyaan-pertanyaan untuk menganalisis karakteradopter pegawai kelurahan yang berdasarkan teori InnovationDiffusion Theory dan yang kedua pertanyaan-pertanyaan yangmenganalisis faktor penerimaan e-government oleh pegawaikelurahan di Surabaya yang menggunakan model UTAUT.
32
3.4 Wawancara dengan Pihak Pemkot Surabaya
Tahap ini merupakan tahap untuk menggali informasimengenai klasifikasi dari tiap-tiap kelurahan yang ada diSurabaya baik berdasarkan fasilitas dan kesiapan ICTnyaataupun dari segi tingkat pendidikan dari pegawai kelurahanbeserta data kelurahan apa saja yang termasuk dalamklasifikasi tersebut.
3.5 Uji Validitas, Realibilitas dan Face ValidityKuesioner
Tahap ini adalah tahap.pengujian validitas, realibitas dan facevalidity dari kuosioner yang telah dibuat. Untuk pertanyaankuesioner yang menganalisis karakter adopter, dilakukan ujivaliditas dan realibilitas. Sedangkan untuk pertanyaankuesioner yang menganalisis factor penerimaan e-governmentdilakukan face validity. Untuk uji validitas dan realibilitas,kuesioner yang telah dibuat diujikan kepada 20 respondenpegawai kelurahan secara acak. Reliabilitas memiliki artidapat dijadikan acuan, atau dapat digunakan istilah lain yaitukonsisten. Ukuran konsistensi tersebut diukur oleh nilaicronbach alpha. Nilai cronbach alpha bernilai positif, dansuatu data kuesioner dikatakan reliable apabila memiliki nilaicronbach alpha lebih atau sama dengan 0.6. Semakin tingginilai cronbach alpha suatu kuesioner, maka semakin tinggireliabilitas kuesioner tersebut. Sedangkan uji validitas adalahsalah satu tools untuk mengukur sah / valid atau tidaknya hasilkuesioner. Suatu kuesioner dinyatakan valid apabilamerepresentasikan apa yang ingin dicapai dari pembagiankuesioner tersebut. Sedangkan untuk face vailidity, wawancaradilakukan kebeberapa responden untuk mengetahui apakahpertanyaan-pertanyaan pada kuesioner sudah jelas dan dapatdimengerti.
33
3.6 Pertanyaan yang Tidak Valid dihapus
Setelah dilakukan uji validitas, realibilitas dan face validitypertanyaan kuesioner, apabila terdapat pertanyaan yanghasilnya tidak valid, maka pertanyaan tersebut akan dihapusdan tidak digunakan lagi dalam pengambilan data selanjutnya.Kemudian dilakukan pengujian lagi. Namun apabila tidakterdapat pertanyaan yang tidak valid, semua pertanyaan padakuesioner tersebut digunakan dalam pengumpulan data.
3.7 Pengumpulan Data
Pengumpulan data di tahapan ini, dilakukan dengan caramenyebarkan kuisioner kepada responden. Hasil daripengumpulan data ini akan dilakukan beberapa pengujian .
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pegawaikelurahan di Surabaya. Bedasarkan data yang ada pada BKDSurabaya, jumlah pegawai kelurahan/kecamatan yang ada diSurabaya yaitu 1939 orang. [22]
n = ( )Keterangan :n = besar sampelN = besar populasie = persentase toleransi kesalahan karena kesalahanpengambilan sampel (10%)
Bedasarkan rumus diatas maka jumlah sampel yang harusdidapat untuk penelitian ini adalah :
n = ( )= 1.939 / (1 + 1.939 (0,01))= 95.095635 dibulatkan menjadi 100 sampel
34
Berdasarkan klasifikasi fasilitas dan kesiapan ICT darikelurahan yang ada di Surabaya ditentukan berapa proporsisampel yang diambil untuk tiap-tiap klasifikasi.
3.8 Uji Validitas dan Realibilitas data
Tahap ini adalah tahap.pengujian validitas dan realibitas daridata yang didapat pada survey. Tahap ini sama seperti tahappengujuan validitas dan realibilitas kuosioner. Data yangdidapat dikatakan reliable apabila memiliki nilai cronbachalpha lebih atau sama dengan 0.6. Semakin tinggi nilaicronbach alpha suatu kuesioner, maka semakin tinggireliabilitas kuesioner tersebut. Data yang didapat dinyatakanvalid apabila merepresentasikan apa yang ingin dicapai daripembagian kuesioner tersebut.
3.9 Uji Penerimaan Hipotesis dan KarakterAdopter
Tahap ini dilakukan pengolahan dari data kuisioner yangterkumpul. Berdasarkan data yang telah dilakukan uji validitasdan realibilitas tersebut, dilakukan pengolahan untukmengetahui apa karakter dari pegawai kelurahan yang diuji.Selain itu juga dilakukan pengolahan dengan menggunakanSEM untuk mengetahui hipotesis-hipotesis mana saja yangdapat diterima.
3.10 Wawancara validasi karakter adopter
Pada tahap ini karakter dari adopter divalidasi dengandilakukan wawancara terhadap responden. Tahap ini bertujuanuntuk memastikan bahwa pengelompokan respodenberdasarkan karakter adopter berdasarkan jawaban padakuesioner tersebut telah benar dan sesuai dengan ciri-ciri darimasing-masing kategori karakter adopter.
35
3.11 Pemberian Rekomendasi
Berdasarkan daftar hipotesis yang diterima dan karakteradopter yang didapat, diberikan rekomendasi agar dapatmemaksimalkan penerimaan e-government pada pegawaikelurahan di Surabaya. .
36
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
37
4 BAB IVPERANCANGAN
Bagian ini menjelaskan perancangan penelitian tugas akhir.Perancangan ini diperlukan sebagai panduan dalam melakukanpenelitian tugas akhir.
4.1. Model Konseptual
Model konseptual merupakan rancangan terstruktur mengenaialur pengerjaan tugas akhir dengan tujuan dapat mengarahkanpenulis dalam pengerjaan penelitian tugas akhir. Model yangdigunakan pada penelitian tugas akhir ini mengambil modelyang digunakan pada penelitian yang dilakukan olehMohammed Alshehri, Steve Drew dan Rayed AlGhamdi [10]tentang analisis penerimaan e-government. Model konseptualdari penelitian tugas akhir ini dapat dilihat pada Gambar 4.1
Gambar 4.1 Model Konseptual
38
4.2. Identifikasi Variabel
Dalam penelitian ini menggunakan beberapa variabel yaituPerformance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EF), SocialInfluence (SI) dan Facilitating Condition (FC) yangmerupakan variable independen dan Behavioural Intention(BI) to Use e-Government Services yang merupakan variabledependen. Variabel moderator merupakan variable yang dapatmemperkuat atau memperlemah hubungan antara variabledependen dan independen. Variabel moderator merupakan tipevariable yang mempunyai pengaruh terhadap arah atau sifathubungan antar variabel. Arah hubungan tersebut dapatbernilai positif ataupun negative. [23] Terdapat moderatorberupa Gender, Age, dan Education yang memoderasipengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.Berikut penjelasan dari masing-masing variable
4.1.1 Performance Expectancy (PE)
Menurut Venkatesh seperti yang dikutip oleh Alshehri, Drew& AlGhamdi [10], Performance Expectancy merupakantingkat sejauh mana seorang individu percaya bahwamenggunakan sistem akan membantu dia untuk mencapaikeuntungan dalam performansi kerja. Alshehri, Drew, &AlGhamdi [10] menyimpulkan bahwa terdapat 2 moderatoryang dapat memoderasi pengaruh Performance Expectancy(PE) terhadap Behavioural Intention (BI) to Use e-Government Services, yaitu Gender dan Age.
Untuk pertanyaan indikator pada variabel ini sebagai berikut :
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window (SSW)/ e-Lampid / e-Health) berguna terhadap pekerjaansaya
Menurut saya penggunaan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSW) / e-Lampid / e-Health) membantudalam menyelesaikan pekerjaan menjadi lebih cepat
39
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window (SSW)/ e-Lampid / e-Health) membantu meningkatkanproduktivitas saya
Menurut saya penggunaan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSW) / e-Lampid / e-Health) membantusaya untuk dapat naik jabatan / naik gaji
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window (SSW)/ e-Lampid / e-Health) jelas dan mudah dipahami
4.2.1. Effort Expectancy (EF)
Menurut Venkatesh seperti yang dikutip oleh Alshehri, Drew,& AlGhamdi [10], Effort Expectancy merupakan tingkatkemudahan terkait dengan penggunaan sistem. (Alshehri,Drew, & AlGhamdi, 2012) menyimpulkan bahwa terdapat 3moderator yang dapat memoderasi pengaruh EffortExpectancy (EF) terhadap Behavioural Intention (BI) to Use e-Government Services, yaitu Gender, Age dan Education.
Untuk pertanyaan indikator pada variabel ini sebagai berikut :
Mudah buat saya untuk mahir dalam penggunaan e-kios (Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window (SSH)/ e-Lampid / e-Health) mudah digunakan
Mempelajari penggunaan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) mudah buatsaya
4.2.2. Social Influence (SI)
Menurut Venkatesh seperti yang dikutip oleh Alshehri, Drew,& AlGhamdi [10], Social Influence merupakan tingkat sejauhmana seorang individu merasakan bahwa penting orang lainmeyakini kalau ia harus menggunakan sistem baru. Alshehri,Drew, & AlGhamdi [10] menyimpulkan bahwa terdapat 2
40
moderator yang dapat memoderasi pengaruh Social Influence(SI) terhadap Behavioural Intention (BI) to Use e-GovernmentServices, yaitu Gender dan Education.
Untuk pertanyaan indikator pada variabel ini sebagai berikut :
Orang yang mampu mempengaruhi perilaku sayamenyarankan saya untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
Orang yang memegang peran penting bagi sayamenyarankan saya untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
4.2.3. Facilitating Conditions (FC)
Menurut Venkatesh seperti yang dikutip oleh Alshehri, Drew,& AlGhamdi [10], Facilitating Conditions merupakan tingkatsejauh mana seorang individu percaya bahwa infrastrukturyang ada mendukung terhadap penggunaan sistem. Alshehri,Drew, & AlGhamdi [10] menyimpulkan bahwa terdapat 2moderator yang dapat memoderasi pengaruh FacilitatingConditions (FC) terhadap Behavioural Intention (BI) to Use e-Government Services, yaitu Age dan Education.
Untuk pertanyaan indikator pada variabel ini sebagai berikut :
Saya mempunyai sumber daya yang dibutuhkan untukmenggunakan e-kios (Surabaya Single Window (SSH)/ e-Lampid / e-Health)
Saya mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan untukmenggunakan e-kios (Surabaya Single Window (SSH)/ e-Lampid / e-Health)
Fasilitas teknologi yang ada di kantor kelurahan sayasekarang ini compatible (sudah memenuhi) untuk bisa
41
menggunakan e-kios (Surabaya Single Window (SSH)/ e-Lampid / e-Health)
Saya bisa mendapat bantuan dari orang lain ketikasaya menemukan kesulitan dalam penggunaan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
4.2.4. Behavioural Intention to use e-government services(BI)
Menurut Venkatesh seperti yang dikutip oleh Alshehri, Drew,& AlGhamdi [10], Behaviuoral Intention to use e-governmentservices merupakan tingkat sejauh mana seorang individuingin menggunakan pelayanan e-government.
Untuk pertanyaan indikator pada variabel ini sebagai berikut :
Saya berniat untuk menggunakan e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health) untukbulan-bulan berikutnya
Saya memprediksi akan menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)untuk bulan-bulan berikutnya
Saya berencana untuk menggunakan e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health) untukbulan-bulan berikutnya
4.3. Hipotesis Penelitian
4.3.1. Konstruk Hipotesis 1
Kajian pertama yang akan diteliti adalah apakah PerformanceExpentancy mempengaruhi Behavioural Intention to use e-Government services. Oleh karena itu diajukan hipotesissebagai berikut :
42
H1 : Performance Expectance mempunyai pengaruh positifsignifikan terhadap Behavioural Intention to use e-Government services.Hipotesis diatas menegaskan bahwa adanya pengaruh positifPerformance Expectancy terhadap Behavioural Intention touse e-Government services
a. Konstruk hipotesis 1a
Kajian kedua yang akan diteliti adalah apakah Gendermemoderasi pengaruh Performance Expectancy terhadapBehavioural Intention to use e-Government services. Olehkarena itu diajukan hipotesis sebagai berikut:H1a : Gender memoderasi pengaruh PerformanceExpectancy terhadap Behavioural Intention to use e-Government services.Hipotesis diatas menegaskan bahwa Gender memoderasipengaruh Performance Expectancy terhadap BehaviouralIntention to use e-Government services
b. Konstruk hipotesis 1b
Kajian ketiga yang akan diteliti adalah apakah Agememoderasi pengaruh Performance Expectancy terhadapBehavioural Intention to use e-Government services. Olehkarena itu diajukan hipotesis sebagai berikut:H1b : Age memoderasi pengaruh Performance Expectancyterhadap Behavioural Intention to use e-Governmentservices.Hipotesis diatas menegaskan bahwa Age memoderasipengaruh Performance Expectancy terhadap BehaviouralIntention to use e-Government services
4.3.2. Konstruk hipotesis 2
Kajian keempat yang akan diteliti adalah apakah EffortExpentancy mempengaruhi Behavioural Intention to use e-
43
Government services. Oleh karena itu diajukan hipotesissebagai berikut :H2 : Effort Expectancy mempunyai pengaruh positifsignifikan terhadap Behavioural Intention to use e-Government services.Hipotesis diatas menegaskan bahwa adanya pengaruh positifEffort Expectancy terhadap Behavioural Intention to use e-Government services
a. Konstruk hipotesis 2a
Kajian kelima yang akan diteliti adalah apakah Gendermemoderasi pengaruh Effort Expectancy terhadap BehaviouralIntention to use e-Government services. Oleh karena itudiajukan hipotesis sebagai berikut:H2a : Gender memoderasi pengaruh Effort Expectancyterhadap Behavioural Intention to use e-Governmentservices.Hipotesis diatas menegaskan bahwa Gender memoderasipengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioural Intention touse e-Government services
b. Konstruk hipotesis 2b
Kajian keenam yang akan diteliti adalah apakah Agememoderasi pengaruh Effort Expectancy terhadap BehaviouralIntention to use e-Government services. Oleh karena itudiajukan hipotesis sebagai berikut:H2b : Age memoderasi pengaruh Effort Expectancyterhadap Behavioural Intention to use e-Governmentservices.Hipotesis diatas menegaskan bahwa Age memoderasipengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioural Intention touse e-Government services
c. Konstruk hipotesis 2c
44
Kajian ketujuh yang akan diteliti adalah apakah Educationmemoderasi pengaruh Effort Expectancy terhadap BehaviouralIntention to use e-Government services. Oleh karena itudiajukan hipotesis sebagai berikut:H2c : Education memoderasi pengaruh Effort Expectancyterhadap Behavioural Intention to use e-Governmentservices.Hipotesis diatas menegaskan bahwa Education memoderasipengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioural Intention touse e-Government services
4.3.3. Konstruk hipotesis 3
Kajian kedelapan yang akan diteliti adalah apakah SocialInfluence mempengaruhi Behavioural Intention to use e-Government services. Oleh karena itu diajukan hipotesissebagai berikut :H1 : Social Influence mempunyai pengaruh positifsignifikan terhadap Behavioural Intention to use e-Government services.Hipotesis diatas menegaskan bahwa adanya pengaruh positifSocial Influence terhadap Behavioural Intention to use e-Government services
a. Konstruk hipotesis 3a
Kajian kesembilan yang akan diteliti adalah apakah Gendermemoderasi pengaruh Social Influence terhadap BehaviouralIntention to use e-Government services. Oleh karena itudiajukan hipotesis sebagai berikut:H3a : Gender memoderasi pengaruh Social Influenceterhadap Behavioural Intention to use e-Governmentservices.Hipotesis diatas menegaskan bahwa Gender memoderasipengaruh Social Influence terhadap Behavioural Intention touse e-Government services
45
b. Konstruk hipotesis 3b
Kajian kesepuluh yang akan diteliti adalah apakah Educationmemoderasi pengaruh Social Influence terhadap BehaviouralIntention to use e-Government services. Oleh karena itudiajukan hipotesis sebagai berikut:H3b : Education memoderasi pengaruh Social Influenceterhadap Behavioural Intention to use e-Governmentservices.Hipotesis diatas menegaskan bahwa Education memoderasipengaruh Social Influence terhadap Behavioural Intention touse e-Government services
4.3.4. Konstruk hipotesis 4
Kajian kesebelas yang akan diteliti adalah apakah FacilitatingConditions mempengaruhi Behavioural Intention to use e-Government services. Oleh karena itu diajukan hipotesissebagai berikut :H1 : Facilitating Conditions mempunyai pengaruh positifsignifikan terhadap Behavioural Intention to use e-Government services.Hipotesis diatas menegaskan bahwa adanya pengaruh positifFacilitating Conditions terhadap Behavioural Intention to usee-Government services
a. Konstruk hipotesis 4a
Kajian kedua belas yang akan diteliti adalah apakah Agememoderasi pengaruh Facilitating Condition terhadapBehavioural Intention to use e-Government services. Olehkarena itu diajukan hipotesis sebagai berikut:H4a : Age memoderasi pengaruh Facilitating Conditionterhadap Behavioural Intention to use e-Governmentservices.
46
Hipotesis diatas menegaskan bahwa Age memoderasipengaruh Facilitating Condition terhadap BehaviouralIntention to use e-Government services
b. Konstruk hipotesis 4b
Kajian ketiga belas yang akan diteliti adalah apakah Educationmemoderasi pengaruh Facilitating Condition terhadapBehavioural Intention to use e-Government services. Olehkarena itu diajukan hipotesis sebagai berikut:H4b : Education memoderasi pengaruh FacilitatingCondition terhadap Behavioural Intention to use e-Government services.Hipotesis diatas menegaskan bahwa Education memoderasipengaruh Facilitating Condition terhadap BehaviouralIntention to use e-government services
4.4. Karakteristik Tiap Kategori Adopter
Kuesioner penelitian yang digunakan oleh penulis dibuatberdasarkan buku dari Rogers yaitu Diffusion of InnovationTheory dan beberapa refersensi dari penelitian sebelumnya.Setiap item pertanyaan yang digunakan terjustifikasi olehbeberapa sumber dan fakta dari beberapa refrensi yangberkaitan dengan pembuatan instrument kuesioner untukpenelitian ini. Berikut ini adalah ciri-ciri umum dari setiapkategori yang akan di jelaskan pada Tabel 4.1 di bawah ini
Tabel 4.1 Karakteristik tiap kategori adopter
KetegoriAdopter
Indikator Ciri khas
Inovator
Berani mengambil risiko
Risk Taker
Dapat menanggulangi/mengatasiketidakpastian inovasi/ide baruyang akan dia adopsiDapat menanggulangi/mengatasiketidakpastian inovasi/ide baru
47
KetegoriAdopter
Indikator Ciri khas
yang akan dia adopsi
Earlyadopter
Sering memberi saran ataumasukan terhadap inovasi/idebaru yang akan di adopsi olehlingkungannya
Role Model
Memiliki pengaruh besarterhadap penerimaan inovasi diSistem sosialDi hormati orang sekitar(respect)Mempelajari sebuah inovasiterlebih dahulu sebelummenggunakannya
EarlyMajority
Berhati-hati sebelummengadopsi inovasi baru
Deliberate /hati-hati
Sama dengan mayoritas orangbanyak dalam hal waktu yangdibutuhkan untuk menerimainovasi
LateMajority
Mengadopsi suatu ide/inovasisetelah lingkungan sekitarnyasudah mengadopsi
Sceptical/followerRagu-ragu terhadap inovasi baru
Mau menerima inovasi hanyaketika ada paksaan
Laggard
Orang terakhir dalampenerimaan inovasi dalamlingkungan
TradisonalBerorientasi terhadap masa lalu
Curiga terhadap inovasiSering berkomunikasi dengan
48
KetegoriAdopter
Indikator Ciri khas
orang yang memegang prinsiptradisional
4.5. Pembuatan Kuesioner
Dalam kuesioner ini terapat dua bagian yaitu identitasresponden dan pernyataan kuesioner. Dua bagian ini memilikimaksud tersendiri, identitas responden untuk menggali secaraumum karakteristik tiap responden, sedangkan pertanyaankuesioner untuk menganalisis faktor yang mempengaruhikeingin pegawai kelurahan untuk mau menggunakan e-government berdasarkan model UTAUT dan untukmengkategorikan responden ke dalam 5 kategori adopterberdasarkan teori Innovation Diffusion Theory yaitu Inovator,Early Adopter, Early Majority, Late majority, dan Laggards.
Identitas Responden
Untuk pertanyaan identitas responden dapat dilihat pada Tabel4.2 di bawah ini
Tabel 4.2 Pertanyaan identitas responden
ItemPertanyaan
Pilihan pertanyaan Justifikasi
Nama - Item namadigunakan untukmengetahui dataprofil responden.
Jenis Kelamin Pria Wanita
Jenis kelamindigunakan untukmengetahui dataprofil responden.Dan jenis kelaminini nnantinya juga
49
ItemPertanyaan
Pilihan pertanyaan Justifikasi
digunakan untukmembandingkanpenerimaan e-government dari sisijenis kelamin
Usia - Usia digunakanuntuk mengetahuidata profilresponden. Danjenis kelamin ininnantinya jugadigunakan untukmembandingkanpenerimaan e-government dari sisiusia
Pendidikanterakhir
Pendidikan terakhiruntuk mengetahuipendidikan terakhirtiap responden. Danjenis kelamin ininnantinya jugadigunakan untukmembandingkanpenerimaan e-government dari sisipendidikan terakhir
Kelurahan Untuk mengetahuikelurahan manaresponden bekerja
NIP Untuk mengetahuidata profilresponden
Telp / HP Untuk mengetahuidata profilresponden
Email Untuk mengetahuidata profil
50
ItemPertanyaan
Pilihan pertanyaan Justifikasi
respondenSudah berapalama bekerjapada KantorKelurahan ?
Mengidentifikasiciri-ciri darikategori adopterInnovationDiffusion Theory
Berapa rata-ratapenghasilanperbulan (dirisendiri /orangtua) ?
Rp 10.000.000,- ke atas Rp 5.000.000,- – Rp
10.000.000,- Rp 1.500.000,- – Rp
5.000.000,- Rp 500.000,- – Rp
1.500.000,- Di bawah Rp 500.000,-
Mengidentifikasiciri-ciri darikategori adopter.InnovationDiffusion Theory
Apa jabatan andadalam lingkungankantor kelurahan?
Kepala Lurah Sekretaris Lurah Kelompok Jabatan
Fungsional Kepala Seksi
Kelurahan Staff
Mengidentifikasiciri-ciri darikategori adopterInnovationDiffusion Theory
Saat ini berapalingkungan socialyang saya aktifterlibat didalamnya (contoh: lingkungan RT,lingkungankerja)?
>3 3 2 1 0
Mengidentifikasiciri-ciri darikategori adopterInnovationDiffusion Theory
Dalam setahunberapa kali sayaterlibat dalamkegiatan sosial dilingkungan socialdi atas ? (contoh :arisan, PKK)?
>3 3 2 1 0
Mengidentifikasiciri-ciri darikategori adopterInnovationDiffusion Theory
Saya mempunyaikenalan pada
Orang-orang lebih dari1 lingkungan danberada diluar negeri
Mengidentifikasiciri-ciri darikategori adopter
51
ItemPertanyaan
Pilihan pertanyaan Justifikasi
Orang-orang lebih dari1 lingkungan beradapada beda provinsi
Orang-orang lebih dari1 lingkungan danberada pada beda kota
Orang-orang lebih dari1 lingkungan tetapimasih berada di 1 kota
Orang-orang hanya disatu lingkungan saja
InnovationDiffusion Theory
Pertama kalimenggunakan e-kios (SurabayaSingle Window(SSH) / e-Lampid/ e-Health)kapan?
Januari Februari Maret April Setelah bulan April
Mengidentifikasiciri-ciri darikategori adopterInnovationDiffusion Theory
Berapa lamawaktu yangdibutuhkan agarsaya benar-benardapatmenggunakan e-kios (SurabayaSingle Window(SSH) / e-Lampid/ e-Health)dengan baik?
Kurang dari 1 minggu 1 bulan 2 bulan 3 bulan Lebih dari 3 bulan
Mengidentifikasiciri-ciri darikategori adopterInnovationDiffusion Theory
Pertanyaan Kuesioner
Untuk pertanyaan kuesioner kategori adopter dapat dilihatpada Tabel 4.3 di bawah ini
52
Tabel 4.3 Pertanyaan kuesioner kategori adopter
Item Pertanyaan PilihanPertanyaan
Justifikasi
Pertanyaan Kategori AdopterInnovator
Seberapa sering sayaberkomunikasi denganorang di luar lingkungansaya untuk menemukansolusi/inovasi baru?
Tidak pernah Jarang Biasa Sering Sangat
Sering
Mempunyai wawasan danjaringan yang luas
Saya akan tetapmenggunakan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) walausudah tau resiko apayang mungkin terjadi jikasaya menggunaakannya
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Berani mengambil risiko
Saya dapat mempelajaribagaimana menggunakane-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)secara otodidak
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Dapatmenanggulangi/mengatasiketidakpastian inovasi/idebaru yang akan dia adopsi
Early AdopterOrang-orang seringbertanya bagaimanapendapat saya terkaitpenggunaan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Sering memberi saran ataumasukan terhadapinovasi/ide baru yang akandi adopsi olehlingkungannya, memilikipengaruh besar terhadappenerimaan inovasi diSistem sosial dan dihormatiorang lain (respect)
Saya akan mempelajaripenggunaan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju
Mempelajari sebuahinovasi terlebih dahulusebelum menggunakannya
53
Item Pertanyaan PilihanPertanyaan
Justifikasi
Lampid / e-Health)terlebih dahulu sebelummenggunakannya dalampekerjaan
Netrak Setuju Sangat
Setuju
Orang lain menanyakanpendapat saya bagaimanamenurut saya pengunaane-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)dalammenyelesaikan pekerjaan
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Sering memberi saranatau masukan terhadapinovasi/ide baru yangakan di adopsi olehlingkungannya, memilikipengaruh besar terhadappenerimaan inovasi diSistem sosial dandihormati orang lain(respect)
Early MajoritySaya tidak beranimenggunakan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) tanpadidampingi oleh yangberpengalaman
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Berhati-hati sebelummengadopsi inovasi baru
Saya cenderung lebihberhati-hati ketikamenggunakan sesuatuyang baru
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Berhati-hati sebelummengadopsi inovasi baru
Late MajoritySaya tidak akanmenggunakan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)sebelum pegawai-pegawai lainnya
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Mengadopsi suatuide/inovasi setelahlingkungan sekitarnyasudah mengadopsi
54
Item Pertanyaan PilihanPertanyaan
Justifikasi
menggunakannyaterlebih dahulu
Setuju
Saya menggunakan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)karena paksaan/perintahatasan
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Mau menerima inovasihanya ketika ada paksaan
Saya terpaksamenggunakan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)karena tuntutan tugas danpekerjaan
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Mau menerima inovasihanya ketika ada paksaan
Saya tidak maumenggunakan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)apabila belum dipastikanaplikasi tersebut akandapat berjalan denganbaik (tidak ada error)
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Ragu-ragu terhadap inovasibaru
Saya ragu untukmenggunakan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Ragu-ragu terhadap inovasibaru
Saya tidak maumenggunaka e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)apabila masih terdapatkerusakan pada system
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Ragu-ragu terhadap inovasibaru
55
Item Pertanyaan PilihanPertanyaan
Justifikasi
tersebut Setuju
Saya akan menggunakanmenggunakan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)apabila sistem tersebutbenar-benar sudahditerapkan di kantor saya
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Mengadopsi suatuide/inovasi setelahlingkungan sekitarnyasudah mengadopsi
LaggardSeberapa sering sayaberinteraksi denganorang-orang yang masihmemegang prinsiptradisional/konvensional(contoh : lebih memilihcara-cara lama, biarlambat asal selamat) ?
Tidak pernah Jarang Biasa Sering Sangat
Sering
Sering berkomunikasidengan orang yangmemegang prinsiptradisional
Penggunaan e-kios(Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) lebihbanyak mendatangkandampak negatif daripadadampak positif
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Curiga terhadap inovasi
Saya tidak percayaterhadap pendapat orangapakah e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) /e-Lampid / e-Health) itucocok digunakan atautidak sebelum sayasendiri yangmenggunakannya
Sangat TidakSetuju
Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat
Setuju
Berorientasi terhadap masalalu
Untuk pertanyaan kuesioner faktor penerimaan e-governmentdapat dilihat pada Tabel 4.4 di bawah ini
56
Tabel 4.4 Pertanyaan kuesioner faktor penerimaan e-government
Item Pertanyaan PilihanPertanyaan
Pertanyaan Faktor Penerimaan E-governmentPerformance Expectancy
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window(SSW) / e-Lampid / e-Health) berguna terhadappekerjaan saya
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Menurut saya penggunaan e-kios (SurabayaSingle Window (SSW) / e-Lampid / e-Health)membantu dalam menyelesaikan pekerjaanmenjadi lebih cepat
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window(SSW) / e-Lampid / e-Health) membantumeningkatkan produktivitas saya
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Menurut saya penggunaan e-kios (SurabayaSingle Window (SSW) / e-Lampid / e-Health)membantu saya untuk dapat naik jabatan / naikgaji
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window(SSW) / e-Lampid / e-Health) jelas dan mudahdipahami
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Effort ExpectancyMudah buat saya untuk mahir dalampenggunaan e-kios (Surabaya Single Window(SSH) / e-Lampid / e-Health)
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak
57
Item Pertanyaan PilihanPertanyaan
Setuju Sangat Setuju
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window(SSH) / e-Lampid / e-Health) mudah digunakan
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Mempelajari penggunaan e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)mudah buat saya
Social InfluenceOrang yang mampu mempengaruhi perilakusaya menyarankan saya untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Orang yang memegang peran penting bagi sayamenyarankan saya untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health)
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Facilitating ConditionSaya mempunyai sumber daya yang dibutuhkanuntuk menggunakan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Saya mempunyai pengetahuan yang dibutuhkanuntuk menggunakan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Fasilitas teknologi yang ada di kantor kelurahansaya sekarang ini compatible (sudah memenuhi)
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju
58
Item Pertanyaan PilihanPertanyaan
untuk bisa menggunakan e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
Netrak Setuju Sangat Setuju
Saya bisa mendapat bantuan dari orang lainketika saya menemukan kesulitan dalampenggunaan e-kios (Surabaya Single Window(SSH) / e-Lampid / e-Health)
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Behavioural IntentionSaya berniat untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) untuk bulan-bulan berikutnya
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Saya memprediksi akan menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health)untuk bulan-bulan berikutnya
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
Saya berencana untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) untuk bulan-bulan berikutnya
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netrak Setuju Sangat Setuju
4.6. Perancangan Studi Kasus
4.6.1. Tujuan Studi Kasus
Winkel mendefinisikan tujuan studi kasus untuk memahamiindividu secara mendalam tentang perkembangan individudalam penyesuaian dengan lingkungan. Sedangkan Suryabratamendefinisikan tujuan studi kasus yaitu untuk mempelajari
59
secara intensif tentang latar belakang keadaan sekarang daninteraksi lingkungan, individu, kelompok, lembaga danmasyarakat, Berdasarkan kedua pengerian di atas, maka dapatdisimpulkan tujuan studi kasus yaitu untuk memahamiindividu secara mendalam guna membantu individu mencapatpenyesuaian yang lebih baik.
Tujuan dari studi kasus adalah untuk mencari jawaban darirumusan masalah berikut:
1. Bagaimana karakteristik adopter dari pegawaikelurahan?
2. Apa saja faktor yang mempengaruhi penerimaanpegawai kelurahan terhadap penggunaan e-goevrnment?
Untuk mencapai tujuan tersebut dilakukan dengan caramelakukan wawancara langsung, review dokumen dan surveidengan pihak kelurahan yang dijadikan sampel dan DinasKomunikasi dan Informatika Surabaya.
4.6.2. Unit of Analysis
Studi kasus dalam perancangannya terbagi menjadi dua yaitusingle-case desaign dan multiple-case desaign. Single-casedesaign melakukan pengujian pada satu studi kasus,sedangkan multiple-case desaign melakukan pengujian padadua atau lebih studi kasus. Dari kedua perancangan tersebutdibedakan menjadi banyaknya unit of analysis yang digunakanyang digambarkan pada Gambar 4.2 di bawah ini.
60
Gambar 4.2 Tipe perancangan studi kasus
Pada penelitian tugas akhir ini menggunakan perancangansingle-case desaign dengan beberapa unit of analysis. Unit ofanalysis yang ditentukan pada penelitian ini adalah analisiskarakter adopter dan faktor penerimaan e-government.Analisis yang dilakukan difokuskan pada pegawai kelurahandi Surabaya.
4.7. Persiapan Pengumpulan Data
Pada bagian ini menjelaskan mengenai persiapanpengumpulan data pada penelitian tugas akhir ini, Terdapatberbagai metode yang digunakan dalam proses pengumpulandata, yaitu wawancara langsung, review dokumen dan survey.
Wawancara Langsung kepada pihak Dinas Komunikasidan Informatikan Kota SurabayaWawancara langsung pada penelitian ditujukan kepada pihakDinas Komunikasi dan Informatikan Kota Surabaya,Wawancara ini bertujuan untuk mengetahui klasifikasikelurahan yang ada di Surabaya baik berdasarkan tingkat
61
Teknologi Informasi dan Komunikasinya maupun berdasarkantingkat pendidikan dari pegawai kelurahan dan juga untukmengetahui kondisi kekinian dari e-government padakelurahan-kelurahan di Surabaya.Interview protokol wawancara kepada pihak DinasKomunikasi dan Informatikan Kota Surabaya terlampir padaLampiran A
Wawancara Langsung kepada pegawai kelurahanSetelah dilakukan analisis mengenai karakter adopter danfaktor penerimaan e-government di Surabaya, kembalidilakukan wawancara yang bertujuan untuk mengkonfirmasikevalidan analisa dari karakter adopter pegawai kelurahan.
Review DokumenReview dokumen pada penilitian ini ditujukan untukmenentukan kelurahan mana saja yang akan digunakanmenjadi sampel. Dokumen mengenai list kelurahanberdasarkan klasifikasinya tersebut didapat dari BagianPemerintah Kota Surabaya dan Badan Kepegawaian danDiklat Kota Surabaya. Selanutnya barulah ditentukan berapaproposi dan jumlah sampel tiap kategori.
SurveiSurvei pada penelitian ini ditujukan kepada pegawai kelurahanyang digunakan sebagai sampel. Pertanyaan survey yangdigunakan yaitu pertanyaan untuk mengetahui karakteristikadopter berdasarkan teori Innovation Diffusion Theory danfaktor yang mempengaruhi keinginan untuk menggunakan e-government berdasarkan model Unified Theory of Acceptanceand Use of Technology (UTAUT)Kuesioner survey terlampir pada Lampiran B
62
4.8. Metode Pengolahan Data
Data yang didapat dari hasil survey terdiri dari dua bagian,yang pertama yang menganalisis karakter adoptermenggunakan Innovation Diffusion Theory dan yang keduayang menganalisis factor penerimaan e-governmentmenggunakan model UTAUT. Untuk yang menganalisis factorpenerimaan e-government akan diuji variabilitas danrealibilitasnya dengan menggunakan tools SPSS terlebihdahulu dan untuk yang menganalisis karakter adopterpengujian menggunakan face validity dan uji realibilitas.Setelah didapat hasil yang valid dan reliabel, untuk data terkaitfactor-faktor penerimaan e-government, data diolah denganmenggunakan tools Smart PLS untuk menguji hubungan antarvariabel, sedangkan untuk data terkait kategori adopter, datadiolah dengan mencari rata-rata jawaban responden. Setiappertanyaan mewakili ciri-ciri dari tiap kategori baik dariinnovator, early adopter, early majority, late majority danlaggard. Tiap responden dicari rata-rata mana dari tiapkategori yang paling tinggi. Setelah ditemukan, makaresponden termasuk ke dalam kategori tersebut.
4.9. Pendekatan Analisis
Dalam pendekatan analisis, data digunakan untuk mencarihubungan antara objek dengan pertanyaan-pertanyaanpenelitian. Data diolah dengan melakukan analisis. Analisisdilakukan dengan menggunakan model UTAUT dan SEM.Pada pendekatan model UTAUT, terdapat 4 konstuktor yangdigunakan, yaitu Performance Expectancy, Effort Expectancy,Social Influence dan Facilitating Condition. Tiap-tiapkonstruktor terdapat moderator - moderator yangmempengaruhi. Selanjutnya pada pendekatan SEM, datadigunakan untuk menguji hubungan antara tiap-tiap konstuktorsebagai variabel independent dengan variabel dependentBerdasarkan hubungan tersebut dapat dijawab pertanyaan-
63
pertanyaan penelitian apakah konstukrot-konstruktor tersebutmempengaruhi keinginan untuk menggunakan e-government.
64
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
65
BAB V IMPLEMENTASI
Bab ini menjelaskan hasil dari proses perancangan studi kasus yang didapatkan melalui survei pengguna layanan dan wawancara.
5.1. Hasil Wawancara kepada Pihak Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Surabaya
Berdasarkan perancangan studi kasus yang dilakukan mengenai krieria interviewer, maka yang menjadi interviewer adalah Ali Ihwan, selaku Staf Sub. Bag. Umum dan Kepegawaian Diskominfo Kota Surabaya. Wawancara telah dilakukan pada tanggal 30 April 2015 di kantor Diskominfo Kota Surabaya Hasil dari wawancara tersebut, secara singkat diuraikan dalam poin berikut.
Implementasi e-government pada tingkat kelurahan di Kota Surabaya masih belum optimal. Hal ini dikarenakan masih banyak sumber daya manusia (pegawai kelurahan) yang masih belum cukup paham dengan baik mengenai e-government itu sendiri.
Kalau dari segi infrastruktur kantor-kantor kelurahan di Surabaya masih belum cukup baik. Hal ini terbukti dengan banyak keluhan terkait infrastruktur terutama jaringan ketika penggunaan e-kios.
Dari pihak Pemkot sendiri ada beberapa program / upaya agar implementasi e-government dapat tercapai maksimal. Di antaranya training e-Government sebelum dilaunching, pembinaan aparatur Pemkot di bidang TIK dan Broadband Learning Centre (BLC).
Pihak Diskominfo tidak memiliki data mengenai klasifikasi kelurahan ataupun yang sejenisnya
Berdasarkan hasil wawancara tersebut Diskominfo Kota Surabaya tidak memiliki data mengenai klasifikasi kelurahan
66
yang dapat digunakan sebagai justifikasi dalam pemilihan sampel. Untuk hasil wawancara secara lengkap, terlampir pada Lampiran C.
5.2. Hasil Wawancara dengan Pegawai Kelurahan
Wawancara ini ditujukan kepada sepuluh pegawai kelurahan dari yang dipilih sebagai sampel. Wawancara ini ditujukan untuk mengkonfirmasi kevalidan dari hasil analisis karakter adopter pegawai kelurahan. Untuk hasil wawancara secara lengkap, terlampir pada
Lampiran D.
5.3. Hasil Review Dokumen
Bagian Pemerintahan Kota Surabaya memberikan dokumen Monografi Kelurahan di Surabaya. Adapun isi dokumen tersebut sebagai berikut: BAB 1
A. Letak Geografi dan Wilayah
B. Batas Wilayah kecamatan
BAB 2
A. Monografi Wilayah dan Klimatologi
B. Monografi Administrasi Kependudukan
C. Monografi Sosial Budaya
D. Monografi Lembaga Kemasyarakatan
Badan Kepegawaian dan Diklat Kota Surabaya memberikan dokumen mengenai jumlah pegawai kelurahan beserta tingkat pendidikannya pada masing-masing kelurahan yang ada di Surabaya. Untuk dokumen secara lengkapnya, terlampir pada Lampiran
E.
67
Berdasarkan hasil review dokumen dari Badan Kepegawaian dan Diklat Kota Surabaya tingkat pendidikan dari pegawai kelurahan digunakan sebagai penentuan klasifikasi pada kelurahan-kelurahan yang ada di Surabaya. Dari data Badan Kepegawaian dan Diklat Surabaya, diketahui bahwa tiap-tiap kelurahan di Surabaya jumlah pegawai kelurahan yang tingkat pendidikannya dari D4 – S3 (D4/S1/S2/S3) berada pada rentang 1 – 6. Berdasarkan data tersebut diklasifikan kelurahan di Surabaya menjadi 3 kategori, kategori rendah yaitu kelurahan yang kelurahan yang bernilai 1 sampai 2, kategori menengah yaitu kelurahan yang jumlah pegawai kelurahan bernilai 3 – 4, dan kategori tinggi yaitu kelurahan yang jumlah pegawai kelurahan yang bernilai 5-6. Kemudian dihitung jumlah kelurahan pada tiap-tiap kategori.
Kelurahan kategori rendah = ��
���(100���������) = 19
Kelurahan kategori menengah = ���
���(100���������) = 67
Kelurahan kategori rendah = ��
���(100���������) = 14
5.4. Uji Validitas dan Reabilitas Kuesioner
Uji validitas dan realibilitas pada pertanyaan kuesioner ini dibagi menjadi 2 bagian, yang pertama pertanyaan kuesioner yang menggunakan teori Innovation Diffusion Theory dan yang kedua pertanyaan kuesioner yang menggunakan model UTAUT.
Bagian Pertama
Face Validity
68
Face Validity dapat digambarkan sebagai pegujian mengenai ketepatan dari kuesioner, untuk memastikan kuesioner dapat mengukur terhadap apa yang ingin diukur dengan baik, apakah pertanyaan kuesioner sudah diutarakan dengan tepat, apakah kuesioner dapat menghasilkan respon yang tepat. [23] Pada teori yang menggunakan teori Roger, kusioner diuji dengan menggunakan face validity, dimana sampel yang sudah mengisi kuesioner dilakukan wawancara kepada 5 responden untuk dimintati tanggapan dan saran dari kuesioner. Kemudian dari tanggapan dan saran dari kuesioner tersebut dilakukan perbaikan terhadap kuesioner. Hasil wawancara terhadap sampel dapat dilihat pada Tabel 5.1.
Tabel 5.1 Hasil face validity pertanyaan analisis karakter adopter
Nama Kelurahan Kecamatan Tanggapan
Asri Dwi Ys Keputih Sukolilo - Bahasa lebih diumumkan No 5 pada halaman pertama itu bukan seperti pertanyaan, seharusnya ditambah kata “Apakah”
- Tanda Tanya pada setiap pertanyaan
Dini Prasatyawati
Semolowaru Sukolilo - Pada soal no 6 harusnya opsi pilihannya perlu/normal/tidak perlu, bukan setuju/normal/tidak setuju
- No 12 itu merupakan suatu keharusan, karena apabila pihak Pemerintah Kota sudah memberikan suatu kebijakan, maka itu harus dilaksanakan
- Pada soal no 16 harusnya opsi pilihannya perlu/normal/tidak perlu, bukan setuju/normal/tidak setuju
69
Nama Kelurahan Kecamatan Tanggapan
- No 26 dan 27 soalnya mirip - Instruksi untuk menjawab
pertanyaan sedikit membingungkan
Aryati Pratiwi
Klampis Ngasem
Sukolilo - Jika pertanyaan no 14 sudah ditanyakan, maka no 15 tidak perlu lagi
Daru Astuti Mulyerejo Mulyerejo - Pertanyaan sudah cukup jelas walau kadang ada yang masih bingung, tapi masih bisa dijawab
- Maksud dari netral tidak begitu jelas
Rumini, S.H Kejawan Putih Tambak
Mulyerejo - Pertanyaan kuesioner ada yang sulit kalimatnya walau masih bisa dipahami, contohnya Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health itu sebaiknya diperjelas dengan tambahan e-Kios, soalnya ketika pengenalan e-Government tersebut, lebih sering disebut e-Kios
Uji Realibilitas
Uji reliabilitas ini bertujuan untuk memastikan apakah instrument penelitian dapat dipercaya sebagai alat pengumpulan data dan mampu mengungkap informasi yang sama pada waktu yang berbeda. Menurut Sugiyono (2009), sebuah data yang bisa dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Aplha (α) lebih besar dari 0,6 [21]. Berikut ini adalah hasil pengujian reliabilitas jawaban kuesioner untuk yang menganalisis karakter adopter.
70
Tabel 5.2 Uji realibilitas pertanyaan analisis karakter adopter
Variabel
Batas Toleransi
Cronbach’s Alpha
Koefisien Cronbach’s
Alpha Keterangan
Keseluruhan 0,6 0,716 Reliabel Innovator 0,6 0,601 Reliabel Early Adopter 0,6 0,619 Reliabel Early Majority 0,6 0,660 Reliabel
Late Majority 0,6 0,640 Reliabel
Laggard 0,6 0,610 Reliabel
Berdasarkan Tabel 5.2 dapat dilihat bahwa nilai koefesien Cronbach’s Alpha pada variabel innovator, early adopter, early majority, late majority, laggard dan variabel secara keseluruhan memiliki nilai lebih besar dari nilai batas toleransi Cronbach’s Alpha yaitu 0,6 sehingga variabel penelitian tersebut sudah reliable.
Bagian Kedua
Uji Validitas
Uji validitas ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kevalidan dari instrumen yang digunakan untuk pengumpulan data. Uji validitas ini digunakan korelasi product moment dari Pearson dan juga menggunakan tingkat signifikansi 0,01 pada pengujian 2 arah (2-tailed) dengan jumlah responden 26. Sebuah pernyataan dinyatakan valid jika nilai pearson correlationnya lebih besar nilai tabel-r. Berikut ini adalah hasil pengujian validitas jawaban kuesioner untuk responden pegawai kelurahan.
71
Tabel 5.3 Uji validitas pertanyaan analisis faktor penerimaan e-government
Dimensi Nilai Tabel-
r Pearson
Correlation Keterangan
PE1 0,3294 0,660 Valid PE2 0,3294 0,752 Valid PE3 0,3294 0,688 Valid PE4 0,3294 0,330 Valid PE5 0,3294 0,680 Valid EF1 0,3294 0,520 Valid EF2 0,3294 0,769 Valid EF3 0,3294 0,580 Valid SI1 0,3294 0,518 Valid SI2 0,3294 0,660 Valid FC1 0,3294 0,772 Valid FC2 0,3294 0,575 Valid FC3 0,3294 0,718 Valid FC4 0,3294 0,644 Valid BI1 0,3294 0,819 Valid BI2 0,3294 0,787 Valid BI3 0,3294 0,815 Valid
Berdasarkan Tabel 5.3 diketahui bahwa seluruh item kuesioner sudah valid.
Uji Realibilitas
Uji reliabilitas ini bertujuan untuk memastikan apakah instrument penelitian dapat dipercaya sebagai alat pengumpulan data dan mampu mengungkap informasi yang sama pada waktu yang berbeda. Menurut Sugiyono (2009), sebuah data yang bisa dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Aplha (α) lebih besar dari 0,6 [21]. Berikut ini adalah hasil pengujian reliabilitas jawaban kuesioner untuk responden pegawai kelurahan.
72
Tabel 5.4 Uji Realibilitas faktor penerimaan e-government
Variabel
Batas Toleransi
Cronbach’s Alpha
Koefisien Cronbach’s
Alpha Keterangan
Keseluruhan 0,6 0,911 Reliabel Performance Expectancy
0,6 0,556 Tidak Reliabel
Effort Expectance
0,6 0,815 Reliabel
Sosial Influence 0,6 0,781 Reliabel Faciliating Condition
0,6 0,709 Reliabel
Behavioural Intention
0,6 0,983 Reliabel
Berdasarkan Tabel 5.4 dapat dilihat bahwa nilai koefesien Cronbach’s Alpha pada variabel performance expectancy, social influence, facilitating condition dan behavioural intention dan variabel secara keseluruhan memiliki nilai lebih besar dari nilai batas toleransi Cronbach’s Alpha yaitu 0,6 sehingga variabel penelitian tersebut sudah reliable. Sedangkan untuk performance expectancy bernilai 0,556, sehingga masih belum reliable.
Tabel 5.5 Item-Total Statistics performance expectancy
Cronbach’s Alpha if item Deleted P1 0,325 P2 0,280 P3 0,266 P4 0,804 P5 0,572
73
Pada Tabel 5.5 dapat dilihat bahwa apabila pertanyaan performance expectancy 4, dihapus, maka nilai Cronbach’s Alpha pada varibel effort expectancy akan bernilai 0,804.
Tabel 5.6 Perbaikan uji validitas pertanyaan analisis faktor penerimaan e-government
Variabel
Batas Toleransi
Cronbach’s Alpha
Koefisien Cronbach’s
Alpha Keterangan
Keseluruhan 0,6 0,911 Reliabel Performance Expectancy
0,6 0,804 Reliabel
Effort Expectance
0,6 0,815 Reliabel
Sosial Influence 0,6 0,781 Reliabel Faciliating Condition
0,6 0,709 Reliabel
Behavioural Intention
0,6 0,983 Reliabel
Berdasarkan Tabel 5.6 diketahui etelah dilakukan pengujian ulang didapat bahwa semua variabel sudah reliabel.
5.5. Pengujian Faktor Penerimaan E-Government
Pada tahapan ini dilakukan analisis deskriptif statistik, pengujian asumsi kualitas pengukuran kuesioner, dan analisis inferensial statistik untuk pertanyaan kuesioner yang menganalisis factor penerimaan e-government pada tingkat kelurahan.
5.5.1. Analisis Deskriptif Statistik Pegawai Kelurahan
74
Pada bagian ini dibahas mengenai analisis data dari hasil penyebaran kuesioner. Tujuan dari analisis deskriptif statistik ini adalah untuk memberikan gambaran umum dari data yang telah diperoleh. Gambaran umum tersebut dapat dijadikan acuan untuk melihat karakteristik data dari pegawai kelurahan.
a. Profil Pegawai Kelurahan
Jumlah minimal sampel yang harus didapatkan dari penelitian pada perangkat smartphone ini adalah 100 orang. Dalam melakukan penyebaran kuesioner dilakukan dengan menggunakan pernyataan berskala dalam rentang pilihan 1 – 5 yang mana skala 1 menunjukan sangat tidak setuju sampai skala 5 yang menunjukan sangat setuju. Pada penyebaran kuesioner penelitian didapatkan jumlah responden pegawai kelurahan pada kota Surabaya adalah sebanyak 108 orang dan berada pada usia 20 tahun – 58 tahun.
Pada Tabel 5.7 di bawah ini merupakan target dan realisasi responden pengguna smartphone yang diperoleh.
Tabel 5.7 Target dan realisasi responden
No Kategori Tingkat Pendidikan Target Realisasi
SD-SMA D1-D3 D4-S3
1 Rendah 13 0 9 19 orang 23 orang
2 Menengah 30 4 36 67 orang 70 orang
3 Tinggi 2 1 12 14 orang 15 orang
Total 100
orang
108
orang
b. Analisa Data Demografi Pegawai Kelurahan
Data demografi responden yang didapatkan dari hasil penyebaran kuesioner terhadap pegawai kelurahan adalah jenis
75
kelamin, usia responden, pendidikan terakhir. Berikut ini merupakan penjabaran dari demografi tersebut.
Jenis Kelamin
Data demografi jenis kelamin pada kategori rendah digambarkan dalam bentuk diagram yang terlihat pada Gambar 5.1 dan 5.2 di bawah ini.
Gambar 5.1 Pemetaan jenis kelamin responden kategori rendah
Gambar 5.2 Komposisi jenis kelamin responden kategori rendah
Berdasarkan Gambar 5.1 dan Gambar 5.2 di atas diketahui dari total 23 responden pegawai kelurahan pada kategori rendah yang berjenis kelamin laki-laki adalah sebanyak 12 orang atau
76
dengan presentase 52,17%, sedangkan responden pegawai kelurahan pada kategori rendah yang berjenis kelamin perempuan adalah sebanyak 11 orang atau dengan presentase 47,83%. Data demografi jenis kelamin pada kategori menengah digambarkan dalam bentuk diagram yang terlihat pada Gambar 5.3 dan Gambar 5.4 di bawah ini.
Gambar 5.3 Pemetaan jenis kelamin responden kategori menengah
Gambar 5.4 Komposisi jenis kelamin responden kategori menengah
Berdasarkan Gambar 5.3 dan Gambar 5.4 di atas diketahui dari total 70 responden pegawai kelurahan pada kategori menengah
77
yang berjenis kelamin laki-laki adalah sebanyak 35 orang atau dengan presentase 50%, sedangkan responden pegawai kelurahan pada kategori rendah yang berjenis kelamin perempuan adalah sebanyak 35 orang atau dengan presentase 50%. Data demografi jenis kelamin pada kategori tinggi digambarkan dalam bentuk diagram yang terlihat pada Gambar 5.5 dan Gambar 5.6 di bawah ini.
Gambar 5.5 Pemetaan jenis kelamin responden kategori
tinggi
Gambar 5.6 Komposisi jenis kelamin responden kategori
tinggi
Berdasarkan Gambar 5.5 dan Gambar 5.6 di atas diketahui dari total 15 responden pegawai kelurahan pada kategori tinggi yang berjenis kelamin laki-laki adalah sebanyak 8 orang atau dengan presentase 53,33%, sedangkan responden pegawai kelurahan pada kategori rendah yang berjenis kelamin
78
perempuan adalah sebanyak 7 orang atau dengan presentase 46,67%. Data demografi jenis kelamin secara keseluruhan digambarkan dalam bentuk diagram yang terlihat pada Gambar 5.7 dan Gambar 5.8 di bawah ini.
Gambar 5.7 Pemetaan jenis kelamin responden secara keseluruhan
Gambar 5.8 Komposisi jenis kelamin responden secara keseluruhan
Berdasarkan Gambar 5.7 dan Gambar 5.8 di atas diketahui dari total 108 responden pegawai kelurahan pada kategori rendah yang berjenis kelamin laki-laki adalah sebanyak 55 orang atau dengan presentase 50,92%, sedangkan responden pegawai kelurahan pada kategori rendah yang berjenis kelamin perempuan adalah sebanyak 53 orang atau dengan presentase 49,07%.
79
Tingkat Pendidikan
Data demografi tingkat pendidikan pada kategori rendah digambarkan dalam bentuk diagram yang terlihat pada Gambar 5.9 dan Gambar 5.10 di bawah ini.
Gambar 5.9 Pemetaan tingkat pendidikan kategori rendah
Gambar 5.10 Komposisi tingkat pendidikan kategori rendah
Berdasarkan Gambar 5.9 dan Gambar 5.10 di atas diketahui dari total 23 responden pegawai kelurahan pada kategori rendah responden paling banyak tamatan SD-SMA sebanyak 14 orang atau dengan presentase 60,87%. Selanjutnya responden tamatan D4-S3 sebanyak 9 orang atau dengan persentase 39,13 %. Kemudian tidak ada responden yang tamatan D1-D3 atau dengan persentase 0%.
80
Data demografi tingkat pendidikan pada kategori menengah digambarkan dalam bentuk diagram yang terlihat pada Gambar 5.11 dan Gambar 5.12 di bawah ini.
Gambar 5.11 Pemetaan tingkat pendidikan kategori menengah
Gambar 5.12 Komposisi tingkat pendidikan kategori menengah
Berdasarkan Gambar 5.11 dan Gambar 5.12 di atas diketahui dari total 70 responden pegawai kelurahan pada kategori rendah responden paling banyak tamatan D4-S3 sebanyak 36 orang atau dengan presentase 51,43%. Selanjutnya responden tamatan SD-SMA sebanyak 30 orang atau dengan persentase 42,86 %. Kemudian responden yang tamatan D1-D3 sebanyak 4 orang atau dengan persentase 5,71%.
81
Data demografi tingkat pendidikan pada kategori menengah digambarkan dalam bentuk diagram yang terlihat pada Gambar 5.13 dan Gambar 5.14 di bawah ini.
Gambar 5.13 Pemetaan tingkat pendidikan kategori tinggi
Gambar 5.14 Komposisi tingkat pendidikan kategori tinggi
Berdasarkan Gambar 5.13 dan Gambar 5.14 di atas diketahui dari total 15 responden pegawai kelurahan pada kategori rendah responden paling banyak tamatan D4-S3 sebanyak 12 orang atau dengan presentase 80%. Selanjutnya responden tamatan SD-SMA sebanyak 2 orang atau dengan persentase 13,30 %. Kemudian responden yang tamatan D1-D3 sebanyak 1 orang atau dengan persentase 6,67%. Data demografi tingkat pendidikan responden secara keseluruhan digambarkan dalam bentuk diagram yang terlihat pada Gambar 5.15 dan Gambar 5.16 di bawah ini.
82
Gambar 5.15 Pemetaan tingkat pendidikan secara keseluruhan
Gambar 5.16 Komposisi tingkat pendidikan secara keseluruhan
Berdasarkan Gambar 5.15 dan Gambar 5.16 di atas diketahui dari total 108 responden pegawai kelurahan responden paling banyak tamatan D4-S3 sebanyak 57 orang atau dengan presentase 52,78%. Selanjutnya responden tamatan SD-SMA sebanyak 46 orang atau dengan persentase 42,59 %. Kemudian responden yang tamatan D1-D3 sebanyak 5 orang atau dengan persentase 4,62%
5.5.2. Analisis Deskriptif Statistik Variabel Penelitian
Variabel pada penelitian ini dinilai dengan melihat dari nilai rata – rata dengan membuat kriteria berdasarkan pada interval
83
kelas rata – rata. Interval kelas yang digunakan berdasarkan rumus :
�������� =�������������� − ������������ℎ
��������������=5 − 1
5
= 0,8
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, berikut adalah interval rata – rata pada tiap skala yang dirangkum pada Tabel 5.8 di bawah ini.
Tabel 5.8 Interval jawaban
Interval rata – rata Penilaian 1,00 ≤ x ≤ 1,80 Sangat tidak setuju 1,80 ≤ x ≤ 2,60 Tidak setuju 2,60 ≤ x ≤ 3,40 Netral 3,40 ≤ x ≤ 4,20 Setuju 4,20 ≤ x ≤ 5,00 Sangat setuju
Tabel 5.9 berikut ini merupakan hasil jawaban kuesioner dari masing-masing dimensi dari variabel-variabel penelitian yang diolah dengan menggunakan SPSS versi 22.0.
Tabel 5.9 Deskriptif statistik performance expectancy
Kode Dimensi
Performance Expectancy
Distribusi Jawaban Mean
STS TS N S SS
PE1
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) berguna terhadap pekerjaan saya
0 3 1 70 34 4,25
84
Kode Dimensi
Performance Expectancy
Distribusi Jawaban Mean
STS TS N S SS
PE2
Menurut saya penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) membantu dalam menyelesaikan pekerjaan lebih cepat
3 0 6 62 37 4,20
PE3
Menurut saya penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) membantu meningkatkan produktivitas saya
0 5 11 65 27 4,06
PE5
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) jelas dan mudah dipahami
1 5 11 80 11 3,88
Rata – rata 4,098
Dari Tabel 5.9 dapat dilihat bahwa variabel performance expectancy memiliki nilai rata – rata 4,098. Nilai mean pada dimensi ini terletak pada interval 3,40 ≤ x ≤ 4,20 yang menunjukkan bahwa rata – rata responden setuju dengan pernyataan performance expectancy. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa responden percaya bahwa menggunakan
85
e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid dan e-Health) akan membantu dia untuk mencapai keuntungan dalam performansi kerja.
Tabel 5.10 Deskriptif statistik effort expectancy
Kode Dimensi Effort
Expectancy Distribusi Jawaban
Mean STS TS N S SS
EE1
Mudah buat saya untuk mahir dalam penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
0 4 27 73 4 3,71
EE2
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) mudah digunakan
0 1 16 82 9 3,92
EE3
Mempelajari e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) mudah buat saya
0 2 14 88 4 3,87
Rata – rata 3,83
Dari Tabel 5.10 dapat dilihat bahwa variabel effort expectancy memiliki nilai rata – rata 3,83. Nilai mean pada dimensi ini terletak pada interval 3,40 ≤ x ≤ 4,20 yang menunjukkan bahwa rata – rata responden setuju dengan pernyataan effort expectancy. Dengan demikian dapat disimpulkan responden
86
percaya bahwa e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid dan e-Health) mudah digunakan.
Tabel 5.11 Deskriptif statistik social influence
Kode Dimensi Effort
Expectancy Distribusi Jawaban
Mean STS TS N S SS
SI1
Orang yang mampu mempengaruhi perilaku saya menyarankan saya untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
1 28 26 49 4 3,25
SI2
Orang yang memegang pean penting bagi saya menyarankan saya untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
0 9 34 56 9 3,60
Rata – rata 3,42
Dari Tabel 5.11 dapat dilihat bahwa variabel social influecne memiliki nilai rata – rata 3,42. Nilai mean pada dimensi ini terletak pada interval 3,40 ≤ x ≤ 4,20 yang menunjukkan bahwa rata – rata responden setuju dengan pernyataan social influence. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa reponden merasa penting agar orang lain meyakini dia untuk
87
menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid dan e-Health) mudah digunakan.
Tabel 5.12 Deskriptif statistik facilitating condition
Kode Dimensi Effort
Expectancy Distribusi Jawaban
Mean STS TS N S SS
FC1
Saya mempunyai sumber daya yang dibutuhkan untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
1 1 30 66 10 3,77
FC2
Saya mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
1 4 24 71 8 3,75
FC3
Fasilitas teknologi yang ada di kantor klurahan saya sekarang ini compatible (sudah memenuhi) untuk bisa menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
0 11 15 68 14 3,79
FC4 Saya bisa 0 2 10 83 13 3,99
88
Kode Dimensi Effort
Expectancy Distribusi Jawaban
Mean STS TS N S SS
mendapat bantuan dari orang lain ketika saya menemukan kesulitan dalam penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) Rata – rata 3,83
Dari Tabe 5.12 dapat dilihat bahwa variabel facilitating condition memiliki nilai rata – rata 4,098. Nilai mean pada dimensi ini terletak pada interval 3,40 ≤ x ≤ 4,20 yang menunjukkan bahwa rata – rata responden setuju dengan pernyataan facilitating condition. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa responden percaya bahwa infrastruktur yang ada mendukung terhadap penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid dan e-Health).
Tabel 5.13 Deskriptif statistik behaviuoral intention
Kode Dimensi Effort
Expectancy Distribusi Jawaban
Mean STS TS N S SS
BI1
Saya berniat untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) untuk bulan-bulan
0 5 13 70 20 3,97
89
Kode Dimensi Effort
Expectancy Distribusi Jawaban
Mean STS TS N S SS
berikutnya
BI2
Saya memprediksi akan menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) untuk bulan-bulan berikutnya
0 5 16 73 14 3,89
BI3
Saya berencana untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) untuk bulan-bulan berikutnya
0 3 16 76 13 3,92
Rata – rata 3,87
Dari Tabel 5.13 dapat dilihat bahwa variabel behavioural intention memiliki nilai rata – rata 3,87. Nilai mean pada dimensi ini terletak pada interval 3,40 ≤ x ≤ 4,20 yang menunjukan bahwa rata – rata responden setuju dengan pernyataan behavioural intention. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa responden akan menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid dan e-Health) untuk kedepannya.
5.5.3. Pengujian Asumsi Klasik
Pada bagian ini dilakukan uji validitas, uji reliabilitas, dan uji linieritas kualitas pengukuran kuesioner yang hasilnya
90
menggambarkan tentang validitas, reliabilitas, linieritas dari data hasil penyebaran kuesioner. Berikut ini merupakan hasil pengujian kualitas pengukuran kuesioner dengan menggunakan SPSS versi 22.0.
a. Uji Validitas
Uji validitas ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kevalidan dari instrumen yang digunakan untuk pengumpulan data. Uji validitas ini digunakan korelasi product moment dari Pearson dan juga menggunakan tingkat signifikansi 0,05 pada pengujian 2 arah (2-tailed) dengan jumlah responden 104. Menurut Solimun (2002), sebuah pernyataan dinyatakan valid jika nilai pearson correlationnya lebih besar dari 0,3 atau nilai tabel-r [23]. Berikut ini adalah hasil pengujian validitas jawaban kuesioner.
Tabel 5.14 Uji valitias performance exspectancy
Dimensi Nilai Tabel-
r Pearson
Correlation Keterangan
PE1 0,2469 0,832 Valid PE2 0,2469 0,897 Valid PE3 0,2469 0,870 Valid PE5 0,2469 0,713 Valid
Berdasarkan 5.14 dapat dilihat bahwa nilai pearson correlation pada dimensi PE1, PE2, PE3, PE5, lebih besar dari nilai tabel-r sehingga dimensi pada variabel performance expectancy dapat dinyatakan valid.
Tabel 5.15 Uji validitas effort expectancy
Dimensi Nilai Tabel-
r Pearson
Correlation Keterangan
EE1 0,2469 0,912 Valid EE2 0,2469 0,879 Valid EE3 0,2469 0,888 Valid
91
Berdasarkan 5.15 dapat dilihat bahwa nilai pearson correlation pada dimensi EE1, EE2, EE3 lebih besar dari nilai tabel-r sehingga dimensi pada variabel effort expectancy dapat dinyatakan valid.
Tabel 5.16 Uji validitas social influence
Dimensi Nilai Tabel-
r Pearson
Correlation Keterangan
SI1 0,2469 0,905 Valid SI2 0,2469 0,858 Valid
Berdasarkan 5.16 dapat dilihat bahwa nilai pearson correlation pada dimensi SI1, SI2 lebih besar dari nilai tabel-r sehingga dimensi pada variabel social influence dapat dinyatakan valid.
Tabel 5.17 Uji validitas facilitating condition
Dimensi Nilai Tabel-
r Pearson
Correlation Keterangan
FC1 0,2469 0,825 Valid FC2 0,2469 0,769 Valid FC3 0,2469 0,683 Valid FC4 0,2469 0,647 Valid
Berdasarkan 5.17 dapat dilihat bahwa nilai pearson correlation pada dimensi FC1, FC2, FC3 dan FC4 lebih besar dari nilai tabel-r sehingga dimensi pada variabel facilitating condition dapat dinyatakan valid.
Tabel 5.18 Uji validitas behaviuoral intention
Dimensi Nilai Tabel-
r Pearson
Correlation Keterangan
BI1 0,2469 0,909 Valid BI2 0,2469 0,936 Valid
92
Dimensi Nilai Tabel-
r Pearson
Correlation Keterangan
BI3 0,2469 0,949 Valid Berdasarkan 5.18 dapat dilihat bahwa nilai pearson correlation pada dimensi BI1, BI2 dan BI3 lebih besar dari nilai tabel-r sehingga dimensi pada variabel behavioural intention dapat dinyatakan valid.
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas ini bertujuan untuk memastikan apakah instrument penelitian dapat dipercaya sebagai alat pengumpulan data dan mampu mengungkap informasi yang sama pada waktu yang berbeda. Menurut Sugiyono [21], sebuah data yang bisa dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Aplha (α) lebih besar dari 0,6. Berikut ini adalah hasil pengujian reliabilitas jawaban kuesioner.
Tabel 5.19 Uji realibilitas
Variabel
Batas Toleransi
Cronbach’s Alpha
Koefisien Cronbach’s
Alpha Keterangan
Performance Expectancy
0,6 0,847 Reliabel
Effort Expectancy
0,6 0,868 Reliabel
Social Influences 0,6 0,709 Reliabel Facilitating Condition
0,6 0,701 Reliabel
Behavioural Intention
0,6 0,917 Reliabel
Berdasarkan 5.19 dapat dilihat bahwa nilai koefesien Cronbach’s Alpha pada variabel performance expectancy,
93
effort expectancy, social influence, facilitating condition dan behavioural intention memiliki nilai lebih besar dari nilai batas toleransi Cronbach’s Alpha yaitu 0,6 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel penelitian adalah reliabel.
c. Uji Linieritas
Uji linieritas merupakan syarat lolosnya sebuah hubungan antara variabel independen dan dependen dalam sebuah model. Uji linieritas penting untuk dilakukan karena merupakan syarat sebuah hubungan variabel pada sebuah model sebelum dilakukan pengujian dengan Smart PLS. Dasar pengambilan keputusan dalam uji linieritas ini yaitu jika nilai signifikansinya < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa hubungan antar variabel tersebut linier, dan sebaliknya. Berikut hasil pengujian linieritas pada kuesioner pegawai kelurahan.
Tabel 5.20 Uji linierilitas
Variabel Taraf
Signifikansi
Signifikansi Linieritas
Keterangan
BI -> PE 0,05 0,00 Signifikan Linier BI -> EE 0,05 0,00 Signifikan Linier BI -> SI 0,05 0,03 Signifikan Linier BI -> FC 0,05 0,00 Signifikan Linier Berdasarkan Tabel 5.20 dapat dilihat bahwa nilai signifikansi linieritas semua hubungan antara variabel dependen dan independen yaitu lebih kecil dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa hubungan antar variabel tersebut sudah linier.
5.5.4. Analisis Inferensial Statistik
Data yang didapatkan dalam penelitian ini, yang mana data tersebut telah lolos uji validitas, uji reliabilitas, dan uji linieritas digunakan untuk analisis inferensial statistik dengan
94
dengan menggunakan aplikasi Smart PLS. Berikut adalah hasil analisis inferensial statistik dari data yang digunakan dalam penelitian.
a. Outer Model
Model pengukuran atau outer model merupakan tahap awal dalam evaluasi menggunakan Smart PLS. Pengukuran model atau Outer Model dilihat dengan convergent validity, discriminant validity, composite validity dan average experience extracted (AVE)
Convergent Validity
Convergen Validity dari model pengukuran dinilai berdasarkan nilai loading yang dapat dilihat dari kolom Original Sample O masing-masing indikator. Suatu konstruk laten dinilai memiliki convergernt validity baik jika nilai loading >7 dan signifikan. Signifikan dapat dilihat pada kolom T- Statistik. Batas signifikan pada penelitian ini dilihat dari table T dengan sampel 108 yaitu 1,65909.
Tabel 5.21 Convergen Validity
Indikator Original Sample T- Statistik PE 1 <- PE 0,851 14,625 PE 2 <- PE 0,905 23,179 PE 3 <- PE 0,872 24,598 PE 5 <- PE 0,681 5,048 PE * Age <- PE*Age 1,000 - PE * Gender <- PE* Gender 1,000 - EE 1 <- EE 0,905 43,490 EE 2 <- EE 0,855 13,378 EE 3 <- EE 0,915 42,243 EE * Age <- EE*Age 1,000 - EE * Gender <- EE*Gender 1,000 - EE * Edu <- EE*Edu 1,000 -
95
Indikator Original Sample T- Statistik SI 1 <- SI 0,859 6,908 SI 2 <- SI 0,905 9,498 SI * Gender <- SI* Gender 1,000 - SI * Edu <- SI* Edu 1,000 - FC 1 <- FC 0,870 30,047 FC 2 <- FC 0,773 11,068 FC 3 <- FC 0,563 5,020 FC 4 <- FC 0,706 10,037 FC * Age <- FC*Age 1,000 - FC * Edu <- FC*Edu 1,000 - BI 1 <- BI 0,896 22,951 BI 2 <- BI 0,936 37,841 BI 3 <- BI 0,952 36,837
Berdasarkan Table 5.21 diketahui convergent validity masing-masing variabel sebagai berikut :
Convergent Validity untuk variabel performance expectancy kurang baik karena dari 4 indikator ada 1 yang nilai loadingnya kurang dari 0,7. (pada Table 5.21
berwarna merah). Berdasarkan hasil tersebut perlu dilakukan perbaikan dengan melakukan penghapusan pada indicator PE5.
Convergent Validity untuk variabel performance expectancy dengan moderator age dan gender sudah baik karena memiliki nilai loading lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel effort expectancy sudah baik karena dari 3 indikator semuanya memiliki nilai loadingnya lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel effort expectancy dengan moderator age, gender dan education sudah baik karena memiliki nilai loading lebih dari 0,7.
96
Convergent Validity untuk variabel social influence sudah baik karena dari 3 indikator semuanya memiliki nilai loadingnya lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel social influence dengan moderator gender dan education sudah baik karena memiliki nilai loading lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel facilitating condition kurang baik karena dari 4 indikator ada 1 yang nilai loadingnya kurang dari 0,7. (pada Table 5.21
berwarna merah). Berdasarkan hasil tersebut perlu dilakukan perbaikan dengan melakukan penghapusan pada indicator FC3.
Convergent Validity untuk variabel facilitating condition dengan moderator age dan education sudah baik karena memiliki nilai loading lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel behavioural intention sudah baik karena dari 3 indikator semuanya memiliki nilai loadingnya lebih dari 0,7
Berikut hasil perbaikan setelah dilakukan penghapusan pada indicator yang memiliki nilai loading kurang dari 7.
Tabel 5.22 Hasil perbaikan convergent validity
Indikator Original Sample T- Statistik PE 1 <- PE 0,851 14,625 PE 2 <- PE 0,905 23,179 PE 3 <- PE 0,872 24,598 PE * Age <- PE*Age 1,000 - PE * Gender <- PE* Gender 1,000 - EE 1 <- EE 0,905 43,490 EE 2 <- EE 0,855 13,378 EE 3 <- EE 0,915 42,243 EE * Age <- EE*Age 1,000 - EE * Gender <- EE*Gender 1,000 - EE * Edu <- EE*Edu 1,000 -
97
Indikator Original Sample T- Statistik SI 1 <- SI 0,859 6,908 SI 2 <- SI 0,905 9,498 SI * Gender <- SI* Gender 1,000 - SI * Edu <- SI* Edu 1,000 - FC 1 <- FC 0,870 30,047 FC 2 <- FC 0,773 11,068 FC 4 <- FC 0,706 10,037 FC * Age <- FC*Age 1,000 - FC * Edu <- FC*Edu 1,000 - BI 1 <- BI 0,896 22,951 BI 2 <- BI 0,936 37,841 BI 3 <- BI 0,952 36,837
Berdasarkan Table 5.22 berikut adalah paparannya:
Convergent Validity untuk variabel performance expectancy sudah baik karena dari 3 indikator semuanya memiliki nilai loadingnya lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel performance expectancy dengan moderator age dan gender sudah baik karena memiliki nilai loading lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel effort expectancy sudah baik karena dari 3 indikator semuanya memiliki nilai loadingnya lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel effort expectancy dengan moderator age, gender dan education sudah baik karena memiliki nilai loading lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel social influence sudah baik karena dari 2 indikator semuanya memiliki nilai loadingnya lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel social influence dengan moderator gender dan education sudah baik karena memiliki nilai loading lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel facilitating condition sudah baik karena dari 3 indikator semuanya memiliki nilai loadingnya lebih dari 0,7.
98
Convergent Validity untuk variabel facilitating condition dengan moderator age dan education sudah baik karena memiliki nilai loading lebih dari 0,7.
Convergent Validity untuk variabel behavioural intention sudah baik karena dari 3 indikator semuanya memiliki nilai loadingnya lebih dari 0,7.
Discriminant Validity
Discriminant Validity dinilai dengan membandingkan nilai loading pada konstruk yang dituju harus lebih besar dari nilai loading dengan konstruk lain. Berikut adalah hasil discriminant validity dengan menggunakan Smart PLS
Tabel 5.23 Discriminant validity
Variabel BI EE FC PE SI BI 0,928 EE 0,415 0,892 FC 0,519 0,655 0,807 PE 0,406 0,510 0,310 0,897 SI 0,271 0,320 0,148 0,124 0,882
Berdasarkan Table 5.23 dapat dilihat bahwa :
Variabel laten Behavioural Intention dengan nilai AVE sebesar 0,862 memiliki nilai sebesar 0,928. Jumlah ini lebih besar dari semua nilai korelasi dengan masing-masing variabel. Dengan begitu dapat disimpulkan hasil penelitian menunjukkan bahwa validitas diskriminan pada variabel laten Behavioural Intention baik.
Variabel laten Effort Expectancy dengan nilai AVE sebesar 0,796 memiliki nilai sebesar 0,892. Jumlah ini lebih besar dari semua nilai korelasi dengan masing-masing variabel. Dengan begitu dapat disimpulkan
99
hasil penelitian menunjukkan bahwa validitas diskriminan pada variabel laten Effort Expectancy baik.
Variabel laten Facilitating Condition dengan nilai AVE sebesar 0,543 memiliki nilai sebesar 0,807. Jumlah ini lebih besar dari semua nilai korelasi dengan masing-masing variabel. Dengan begitu dapat disimpulkan hasil penelitian menunjukkan bahwa validitas diskriminan pada variabel laten Facilitating Condition baik
Variabel laten Performance Expectancy dengan nilai AVE sebesar 0,692 memiliki nilai sebesar 0,897. Jumlah ini lebih besar dari semua nilai korelasi dengan masing-masing variabel. Dengan begitu dapat disimpulkan hasil penelitian menunjukkan bahwa validitas diskriminan pada variabel laten Effort Expectancy baik.
Variabel laten Social Influence dengan nilai AVE sebesar 0,778 memiliki nilai sebesar 0,882. Jumlah ini lebih besar dari semua nilai korelasi dengan masing-masing variabel. Dengan begitu dapat disimpulkan hasil penelitian menunjukkan bahwa validitas diskriminan pada variabel laten Effort Expectancy baik.
Composite Realibility
Composite Realibility digunakan untuk mengukur suatu konstruk laten. Dengan menggunakan output yang dihasilkan Smart PLS direkomendasikan nilai composite Realibility ≥ 0,80 dan nilai chronbach alpha ≥ 0,60. Berikut hasil composite realibility dan chronbach alpha pada penelitian ini.
Tabel 5.24 Composite realibility
Variabel Croncbachs Alpha
Composite Realibility
Performance Expectancy 0,879 0,925
100
Variabel Croncbachs Alpha
Composite Realibility
PE * Age 1,000 1,000 PE * Gender 1,000 1,000 Effort Expectancy 0,873 0,921 EE * Age 1,000 1,000 EE * Gender 1,000 1,000 EE * Edu 1,000 1,000 Social Influence 0,717 0,875 SI * Gender 1,000 1,000 SI * Edu 1,000 1,000 Facilitating Condition 0,730 0,848 FC * Age 1,000 1,000 SI * Edu 1,000 1,000 Behavioural Intention 0,920 0,949 Berdasarkan Table 5.24 bahwa hasil composite realibility dan chronbach alpha pada masing-masing variabel telah mencapai kriteria yaitu ≥ 0,80 dan ≥ 0,60. Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel sudah memiliki realibilitas yang baik. Average Variance Extracted (AVE)
Average dikatakan baik dalam mewakili data asli jika bernilai ≥ 0,5. Berikut ini merupakan nilai AVE pada penelitian
Tabel 5.25 Nilai AVE
Variabel AVE Performance Expectancy 0,805 PE * Age 1,000 PE * Gender 1,000 Effort Expectancy 0,796 EE * Age 1,000 EE * Gender 1,000 EE * Edu
101
Variabel AVE Social Influence 0,778 SI * Gender 1,000 SI * Edu Facilitating Condition 0,651 FC * Age 1,000 FC * Edu Behavioural Intention 0,862 Dari Table 5.25 diketahui bahwa variabel performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition dan behavioural intention memiliki nilai AVE yang baik karena memiliki nilai ≥ 0,5. Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variable memiliki kemampuan yang baik dalam mewakili data yang asli.
b. Inner Model
Inner model atau model structural merupakan tahap kedua evaluasi PLS dengan menggunakan Smart PLS. Model dinilai dari koefisien parameter dan signifikansi dari koefisien parameter. Selain signifikansi koefisien juga dilihat nilai R square yang mengukur variable dependen yang dapat dijelaskan dari variable independen. Untuk signifikansi koefisien didapat dari nilai T Statistik. Berikut adalah T Statistik yang didapat. Tabel 5.26 Original sample dan T statistik
Original Sample T Statistik Performance Expectancy
0,258 2,100
PE * Age 0,041 0,297 PE * Gender 0,074 0,668 Effort Expectancy -0,048 0,302 EE * Age 0,001
0,010
102
Original Sample T Statistik
EE * Gender 0,182 1,407 EE * Edu 0,111 0,790 Social Influence 0,204 1,998 SI * Gender -0,178 1,971 SI * Edu -0,034 0,386 Facilitating Condition
0,362 2,846
FC * Age 0,133 1,069 FC * Edu -0,203 1,716 Berdasarkan Table 5.26 berikut pemaparannya :
Nilai koefisien regresi dari performance expectancy ke behavioural intention yaitu 0,258, yang berarti performance expectancy berpengaruh positif ke behavioural intention. Dengan kata lain semakin tinggi performa dari e-government, maka semakin tinggi keinginan pegawai kelurahan untuk menggunakan e-government tersebut.
Nilai koefisien regresi dari effort expectancy ke behavioural intention yaitu -0,048, yang berarti effort expectancy berpengaruh negatif ke behavioural intention. Dengan kata lain semakin tinggi effort dari e-government, maka semakin rendah keinginan pegawai kelurahan untuk menggunakan e-government tersebut.
Nilai koefisien regresi dari social influence ke behavioural intention yaitu 0,204, yang berarti performance expectancy berpengaruh positif ke behavioural intention. Dengan kata lain semakin tinggi pengaruh lingkungan/social untuk menggunakan e-government, maka semakin tinggi keinginan pegawai kelurahan untuk menggunakan e-government tersebut.
Nilai koefisien regresi dari facilitating condition ke behavioural intention yaitu 0,362, yang berarti
103
facilitating condition berpengaruh positif ke behavioural intention. Dengan kata lain semakin bagus fasilitas pendukung untuk penggunaan e-government, maka semakin tinggi keinginan pegawai kelurahan untuk menggunakan e-government tersebut.
Tabel 5.27 R Square
Variabel R Square Behavioural Intention 0,503 Dari hasil output Table 5.27 di atas dapat dilihat bahwa nilai
R-Square sebesar 0,503 yang berarti pengaruh performance
expectancy, effort expectancy, social influence dan facilitating
condition terhadap behavioural intention sebesar 50,3% dan
sisanya 50,7% lainnya dipengaruhi oleh variable di luar
penelitian
c. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara melihat nilai path coefficient pada model structural. Berikut nilai path coefficient yang didapat dari hasil output Smart PLS
Tabel 5.28 Pengujian hipotesis
Original Sample T Statistik Performance Expectancy
0,258 2,100
PE * Age 0,041 0,297 PE * Gender 0,074 0,668 Effort Expectancy -0,048 0,302 EE * Age 0,001 0,010 EE * Gender 0,182 1,407 EE * Exp 0,111 0,790 Social Influence 0,204 1,998
104
Original Sample T Statistik SI * Gender -0,178 1,971 SI * Exp -0,034 0,386 Facilitating Condition
0,362 2,846
FC * Age 0,133 1,069 FC * Exp -0,203 1,716 Jika digambarkan akan seperti ini :
Gambar 5.17 Hasil pengujian hipotesis
Secara sederhana seperti gambar dibawah ini :
105
Gambar 5.18 Hasil pengujian hipotesis dalam bentuk
sederhana
Dari Tabel 5.28, Gambar 5.17 dan Gambar 5.18 dapat diketahui hasil uji hipotesis sebagai berikut : 1. H1 : Performance Expectancy mempunyai pengaruh
positif signifikan terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel performance expectancy sebesar 0,258 yang berarti bernilai positif, akan tetapi memiliki nilai T statistic 2,100, yang mana nilai tersebut lebih dari 1,65950. Hal tersebut berarti performance expectancy berpengaruh positif terhadap behavior intention dan signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 1 diterima.
2. H1a : Gender memoderasi pengaruh Performance Expectancy terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel performance expectancy dimoderasi gender sebesar 0,074 yang berarti bernilai positif, akan tetapi memiliki nilai T statistic 0,668, yang mana nilai tersebut kurang dari 1,65950. Hal tersebut berarti gender memoderasi pengaruh performance
106
expectancy terhadap behavior intention, akan tetapi tidak signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 1a tidak diterima.
3. H1b : Age memoderasi pengaruh Performance Expectancy terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel performance expectancy dimoderasi age sebesar 0,041 yang berarti bernilai positif, akan tetapi memiliki nilai T statistic 0,297, yang mana nilai tersebut kurang dari 1,65950. Hal tersebut berarti age memoderasi pengaruh performance expectancy terhadap behavior intention, akan tetapi tidak signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 1b tidak diterima.
4. H2 : Effort Expectancy mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel effort expectancy sebesar -0,048 yang berarti bernilai negative dan memiliki nilai T statistic 0,302, yang mana nilai tersebut kurang dari 1,65950. Hal tersebut berarti effort expectancy berpengaruh negatif terhadap behavior intention dan tidak signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 2 tidak diterima.
5. H2a : Gender memoderasi pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel effort expectancy dimoderasi gender sebesar 0,182 yang berarti bernilai positif, akan tetapi memiliki nilai T statistic 1,407, yang mana nilai tersebut kurang dari 1,65950. Hal tersebut berarti gender memoderasi pengaruh effort expectancy terhadap behavior intention, akan tetapi tidak signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 2a tidak diterima.
6. H2b : Age memoderasi pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioural Intention to use e-Government services.
107
Nilai loading factor dari variabel effort expectancy dimoderasi age sebesar 0,001 yang berarti bernilai positif, akan tetapi memiliki nilai T statistic 0,010, yang mana nilai tersebut kurang dari 1,65950. Hal tersebut berarti age memoderasi pengaruh effort expectancy terhadap behavior intention, akan tetapi tidak signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 2b tidak diterima.
7. H2c : Education memoderasi pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel effort expectancy dimoderasi education sebesar 0,111 yang berarti bernilai positif, akan tetapi memiliki nilai T statistic 0,790, yang mana nilai tersebut kurang dari 1,65950. Hal tersebut berarti education memoderasi pengaruh effort expectancy terhadap behavior intention, akan tetapi tidak signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 2c tidak diterima.
8. H3 : Social Inlfuence mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel social influence sebesar 0,204 yang berarti bernilai negative dan memiliki nilai T statistic 1,998, yang mana nilai tersebut lebih dari 1,65950. Hal tersebut berarti social influence berpengaruh positif terhadap behavior intention dan signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 3 diterima.
9. H3a : Gender memoderasi pengaruh Social Influence terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel social influence dimoderasi gender sebesar -0,178 yang berarti bernilai negatif dan memiliki nilai T statistic 1,971, yang lebih dari 1,65950. Hal tersebut berarti gender memoderasi pengaruh social influence terhadap behavior intention dan signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 3a diterima.
108
10. H3b : Education memoderasi pengaruh Social Influence terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel social influence dimoderasi gender sebesar -0,034 yang berarti bernilai negatif dan memiliki nilai T statistic 0,386, yang kurang dari 1,65950. Hal tersebut berarti education memoderasi pengaruh social influence terhadap behavior intention, akan tetapi tidak signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 3a tidak diterima.
11. H4 : Facilitating condition mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel facilitating condition sebesar 0,362 yang berarti bernilai positif dan memiliki nilai T statistic 2,846, yang mana nilai tersebut lebih dari 1,65950. Hal tersebut berarti facilitating condition berpengaruh positif terhadap behavior intention dan signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 4 diterima.
12. H4a : Age memoderasi pengaruh facilitating condition terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel facilitating condition dimoderasi age sebesar 0,133 yang berarti bernilai positif, akan tetapi memiliki nilai T statistic 1,069, yang mana nilai tersebut kurang dari 1,65950. Hal tersebut berarti age memoderasi pengaruh facilitating condition terhadap behavior intention, akan tetapi tidak signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 4a tidak diterima.
13. H3b : Education memoderasi pengaruh facilitating condition terhadap Behavioural Intention to use e-Government services. Nilai loading factor dari variabel facilitating condition dimoderasi education sebesar -0,203 yang berarti bernilai negatif dan memiliki nilai T statistic 1,716 yang lebih dari 1,65950. Hal tersebut berarti education memoderasi
109
pengaruh facilitating condition terhadap behavior intention dan signifikan. Sehingga berdasarkan hal tersebut hipotesis 4b diterima.
5.6. Analisis Karakter Adopter Pegawai Kelurahan
Pada bagian ini dibahas mengenai analisis data untuk pertanyaan kuesioner yang menganalisis karakter adopter pegawai kelurahan.
5.6.1. Pemataan Karakter Adopter Pegawai Kelurahan
Berdasarkan hasil olahan data kuesioner mengenai karakter adopter pegawai kelurahan di Surabaya didapat pemetaan seperti pada Gambar 5.19
Gambar 5.19 Pemetaan karakter adopter kelurahan
Dari gambar di atas dapat dilihat untuk kategori innovator terdapat 5 responden. Kategori early adopter 56 responden. Kategori early majority sejumlah 44 responden. Dan late majority 3 responden. Untuk kategori laggard, tidak ada responden yang termasuk ke dalamnya.
110
5.6.2. Komposisi Karakter Adopter Pegawai Kelurahan
Gambar 5.20 Komposisi adopter pegawai kelurahan
Berdasarkan Gambar 5.20 komposisi karakter adopter pegawai kelurahan sebagai berikut, kategori Innovator sebesar 4,62 % dari total 108 responden early adopter sejumlah 51,85 % dari total 108 responden. Kemudian setelahnya early majority sejumlah 40,74 % dari total 108 responden. dan late majority 2,78 % dari total 108 responden. Sedangkan untuk kategori laggard tidak terdapat pegawai kelurahan yang termasuk kedalam nya sehingga bernilai 0%.
5.6.3. Karakteristik Karakter Adopter Pegawai Kelurahan
Berdasarkan hasil olahan data kuesioner dan wawancara didapat ciri-ciri dari masing-masing kategori adopter sebagai berikut :
Innovator Berani mengambil resiko Tertarik terhadap ide baru Mempunyai jaringan dan wawasan yang luas Mempunyai kondisi financial yang sangat baik Dapat memahami dan mengaplikasikan pengetahuan
teknis yang kompleks
111
Mampu mengatasi ketidakpastian dari sebuah inovasi Dapat menerima kemunduran ketika suatu inovasi
gagal
Gambar 5.21 Karakteristik Innovator
Berdasarkan Gambar 5.21 dapat dilihat bahwa mayoritas dari responden innovator mempunyai penghasilan antara 5 juta – 10 juta rupiah per bulan dengan persentase 60%. Selanjutnya responden dengan penghasilan antara 1,5 juta – 5 juta rupiah dengan persentase 40%. Responden dengan kategori innovator terdari dari 40% Kepala Lurah, 40% Sekretaris Lurah dan 20% Kepala Seksi Kelurahan. Dalam hal keterlibatan di dalam lingkungan sosial, 60% responden innovator terlibat pada lebih dari 3 lingkungan sosial. Setelahnya 40% terlibat pada 3 lingkungan sosial Seluruh responden dari kategori innovator dalam setahun frekuensi keterlibatannya dalam lingkungan
112
social lebih dari 3 kali. Untuk waktu pertama kali menggunakan 80% dari responden innovator sudah menggunakannya semenjak Bulan Januari. Sedangkan sisanya baru menggunakan pada Bulan Februari. Seluruh responden dari kategori innovator hanya membutuhkan waktu yang kurang dari 1 minggu untuk dapat menggunakan e-kios dengan baik
Early adopter Mempunyai opinion leadership Bertindak seperti “individual to chek” Menjadi referensi bagi orang lain Dihormati oleh orang-orang dalam lingkungannya Mengadopsi suatu inovasi, kemudian menyampaikan
kepada orang lain
Gambar 5.22 Karakteristik Early Adopter
113
Berdasarkan Gambar 5.22 dapat dilihat bahwa mayoritas dari responden early adopter mempunyai penghasilan antara 1,5 juta – 5 juta rupiah per bulan dengan persentase 71,23%. Selanjutnya responden dengan penghasilan antara 5 juta – 10 juta rupiah dengan persentase 26,75%. Terakhir responden denan penghasilan 500 ribu – 1,5 juta rupiah dengan persentas 1,79%. Responden dengan kategori early adopter terdari dari 50% Kepala Seksi Kelurahan, 28,57% Staff, 10,71% Kepala Lurah dan 10,71% Sekretaris Lurah. Dalam hal keterlibatan di dalam lingkungan sosial, 52% responden early adopter terlibat pada lebih dari 3 lingkungan sosial. Setelahnya 13% terlibat pada 1 lingkungan sosial, 7 % terlibat pada 3 lingkungan sosial dan 5% tidak terlibat pada satu lingkungan sosialpun. Dalam hal frekuensi keterlibatan di dalam lingkungan sosial, 57% responden early adopter terlibat lebih dari 3 kali. Setelahnya 16% terlibat 2 kali, 11 % terlibat 1 kali, 9% terlibat 3 kali dan 7% tidak pernah terlibat sama sekali Untuk waktu pertama kali menggunaan 57% dari responden early adopter sudah menggunakannya semenjak Bulan Januari. Sedangkan sisanya baru menggunakan pada Bulan Februari 25% dan pada Bulan Maret 11%. Untuk lama waktu yang dibutuhkan untuk menggunakan e-kios dengan baik 66% dari responden early adopter hanya membutuhkan waktu kurang dari 1 minggu, 30% membutuhkan waktu 1 bulan, 2% membutuhkan waktu 2 bulan. Sedangkan sisaya baru membutuhkan waktu 3 bulan 2%.
Early majority Penghubung antara early adopter dan late majority Lebih berhati-hati terhadap suatu inovasi sebelum
inovasi tersebut diimplementasikan sepenuhnya Waktu yang dibutuhkan dalam proses inovasi lebih
lama dibanding innovator dan early adopter Bukan merupakan yang pertama dalam hal inovasi,
tapi juga bukan yang terakhir
114
Gambar 5.23 Karakteristik Early Majority
Berdasarkan Gambar 5.23 dapat dilihat bahwa mayoritas dari responden early majority mempunyai penghasilan antara 1,5 juta – 5 juta rupiah per bulan dengan persentase 68,18%. Selanjutnya responden dengan penghasilan antara 5 juta – 10 juta rupiah dengan persentase 29,55%. Terakhir responden denan penghasilan 500 ribu – 1,5 juta rupiah dengan persentas 2,27%. Responden dengan kategori early majority terdari dari 43,18% Kepala Seksi Kelurahan, 20,46% Staff, 20,45% Sekretaris Lurah dan 15,91% Kepala Lurah. Dalam hal keterlibatan di dalam lingkungan sosial, 45,45% responden early majority terlibat pada lebih dari 3 lingkungan sosial. Setelahnya 22,73% terlibat pada 2 lingkungan sosial, 13,64 % tidak terlibat pada satu lingkungan sosialpun, 9,09% terlibat pada 3 lingkungan social dan 9,09% terlibat pada 1 lingkungan sosial. Dalam hal frekuensi keterlibatan di dalam lingkungan sosial, 61,36% responden early majority terlibat lebih dari 3
115
kali. Setelahnya 15,91% terlibat 1 kali, 9,09 % terlibat 3 kali, 6,82% terlibat 2 kali dan 6,82% tidak pernah terlibat sama sekali Untuk waktu pertama kali menggunaan 72,73% dari responden early majority sudah menggunakannya semenjak Bulan Januari, pada Bulan Februari 15,91%, Bulan Maret 9,09%, sedangkan sisanya setelah Bulan April 2,27%. Untuk lama waktu yang dibutuhkan untuk menggunakan e-kios dengan baik 47,73% dari responden early majority hanya membutuhkan waktu kurang dari 1 minggu, 40,91% membutuhkan waktu 1 bulan, 4,55% membutuhkan waktu 2 bulan, 4,55% lebih dari 3 bulan dan 2,27% membutuhkan waktu 3 bulan.
Late majority Adopsi ide baru sesaat setelah mayoritas Mengadopsi inovasi/ide baru karena kebutuhan
ekonomi atau adanya tekanan Tidak akan mau menerima suatu inovasi sebelum
diterima oleh mayoritas orang Ketidakpastian terhadap suatu inovasi harus
dihilangkan agar mau menerima suatu inovasi
116
Gambar 5.24 Karakteristik late majority
Berdasarkan Gambar 5.24 dapat dilihat bahwa seluruh responden late majority mempunyai penghasilan antara 1,5 juta – 5 juta rupiah per bulan. Responden late majority terdiri dari 33,33% Sekretaris Lurah, 33,33% Kepala Seksi Kelurahan dan 33,33% staff. Dalam hal keterlibatan di dalam lingkungan sosial, 66,67% responden late majority terlibat pada lebih dari 3 lingkungan social, ssisanya 33,33% terlibat pada 1 lingkungan sosial. Dalam hal frekuensi keterlibatan di dalam lingkungan sosial, 66,67% responden late majority terlibat lebih dari 3 kali. Sisanya 33,33% terlibat 1 kali. Untuk waktu pertama kali menggunaan 80% dari responden late majority sudah menggunakannya semenjak Bulan Januari, sisanya pada Bulan Februari 20%. Untuk lama waktu yang dibutuhkan untuk menggunakan e-kios dengan baik seluruh responden late majority membutuhkan waktu 1 bulan.
117
Laggard Tidak memiliki “opinion leadership” Paling localites Terisolasi dari lingkungan atau sistem Kesimpulan diambil berdasarkan apa yang telah
terjadi sebelumnya/berdasarkan pengalaman Memiliki kecurigaan yang tinggi terhada ide baru Proses adopsi terhadap ide baru sangat lama Berinteraksi dengan orang-orang yang meiliki nilai-
nilai bersifat tradisional
Untuk kategori laggard tidak ada satupun responden yang
termasuk didalamnya.
118
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
119
BAB VI
HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini akan menjelaskan mengenai hasil dan pembahasan secara keseluruhan dari penelitian ini dan juga rekomendasi untuk peningkatan penerimaan e-government oleh pegawai kelurahan di Surabaya
6.1. Hasil Penelitian
Pada bagian ini akan dipaparkan pembahasan terkait hasil pengujian model yang didapatkan dari analisis inferensial statistik yang telah dilakukan dari penelitian ini. Berdasarkan hasil pengujian model dengan menggunakan aplikasi Smart PLS didapatkan bahwa variabel social influence dan facilitating condition memiliki pengaruh positif signifikan terhadap behavioural intention untuk e-Government pada tingkat kelurahan dengan dimoderasi oleh gender untuk variabal social influence dan education untuk facilitating condition
6.1.1. Faktor Penerimaan e-Government oleh pegawai kelurahan di Surabaya
Pada bagian ini dibahas hasil dan pembahasan faktor penerimaan e-Government oleh pegawai kelurahan di Surabaya
a. Pengaruh Variabel Performance Expectancy
Untuk mengetahui pengaruh variabel performance expectancy tersebut terhadap intention to use e-Government pada tingkat kelurahan dapat dilihat pada analisis inferensial statistik yang telah dilakukan dengan menggunakan aplikasi Smart PLS. Berdasarkan analisis inferensial statistik didapatkan bahwa variabel performance expectancy memiliki hubungan positif
120
dan berpengaruh signifikan terhadap behavioural intention to use e-Government pada tingkat kelurahan. Sedangkan untuk moderator pada variable performance expectancy, tidak ada satu moderatorpun dari age dan gender yang memoderasi pengaruh variable performance expectancy terhadap behavoural intention to use e-Government pada tingkat kelurahan. Nilai hubungan dilihat dari nilai loading dan nilai signifikansi dilihat dari nilai T statistik.
Ditinjau dari hasil deskriptif statistik variabel performance efficiency ini memiliki nilai mean sebesar 4,098 yang artinya responden merasa setuju dengan peryataan dimensi performance efficiency. Pada variabel performance efficiency untuk penelitian ini digambarkan dengan indikator –indikator pernyataan sebagai berikut :
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) berguna terhadap pekerjaan saya
Menurut saya penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) membantu dalam menyelesaikan pekerjaan lebih cepat
Menurut saya penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) membantu meningkatkan produktivitas saya
Dari hasil deskriptif statistik, indikator pertama memiliki rata-rata 4,25, indikator kedua 4,20 dan indikator ketiga 4,06. Dari ketiga indikator tersebut yang paling memiliki rata-rata tertinggi yaitu pada indikator pertama. Hal ini dapat disimpulkan bahwa dari ketiga indikator di atas, yang paling mempengaruhi keinginan responden untuk menggunakan e-Government pada tingkat kelurahan dari variable performance expectancy yaitu e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) berguna terhadap pekerjaan saya
121
b. Pengaruh Variabel Effort Expectancy
Untuk mengetahui pengaruh variabel effort expectancy tersebut terhadap behavioural intention to use e-Government pada tingkat kelurahan dapat dilihat pada analisis inferensial statistik yang telah dilakukan dengan menggunakan aplikasi Smart PLS. Berdasarkan analisis inferensial statistik didapatkan bahwa variabel effort expectancy memiliki hubungan negatif dan tidak berpengaruh signifikan terhadap intention to use e-Government pada tingkat kelurahan. Sedangkan untuk moderator pada variable performance expectancy, tidak ada satu moderatorpun dari age, gender, maupun education yang memoderasi pengaruh variable effort expectancy terhadap behavoural intention to use e-Government pada tingkat kelurahan. Nilai hubungan dilihat dari nilai loading dan nilai signifikansi dilihat dari nilai T statistik.
Ditinjau dari hasil deskriptif statistik variabel effort efficiency ini memiliki nilai mean sebesar 3,83 yang artinya responden merasa setuju dengan peryataan dimensi effort efficiency. Pada variabel effort efficiency untuk penelitian ini digambarkan dengan indikator –indikator pernyataan sebagai berikut :
Mudah buat saya untuk mahir dalam penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
Menurut saya e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) mudah digunakan
Mempelajari e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) mudah buat saya
Dari hasil deskriptif statistik, indikator pertama memiliki rata-rata 3,71, indikator kedua 3,92 dan indikator ketiga 3,87. Dari ketiga indikator tersebut yang paling memiliki rata-rata tertinggi yaitu pada indikator kedua. Hal ini dapat disimpulkan bahwa dari ketiga indikator di atas, yang paling mempengaruhi keinginan responden untuk menggunakan e-
122
Government pada tingkat kelurahan dari variable effort expectancy yaitu (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health) mudah digunakan
c. Pengaruh Variabel Social Influence
Untuk mengetahui pengaruh variabel social influence tersebut terhadap behavioural intention to use e-Government pada tingkat kelurahan dapat dilihat pada analisis inferensial statistik yang telah dilakukan dengan menggunakan aplikasi Smart PLS. Berdasarkan analisis inferensial statistik didapatkan bahwa variabel effort expectancy memiliki hubungan positif dan berpengaruh signifikan terhadap intention to use e-Government pada tingkat kelurahan. Sedangkan untuk moderator pada variable social influence, dari moderator gender dan education hanya moderator gender yang memoderasi pengaruh variable social influence terhadap behavoural intention to use e-Government pada tingkat kelurahan. Nilai hubungan dilihat dari nilai loading dan nilai signifikansi dilihat dari nilai T statistik.
Ditinjau dari hasil deskriptif statistik variabel social influence ini memiliki nilai mean sebesar 3,42 yang artinya responden merasa setuju dengan peryataan dimensi social influence. Pada variabel social influence untuk penelitian ini digambarkan dengan indikator –indikator pernyataan sebagai berikut :
Orang yang mampu mempengaruhi perilaku saya menyarankan saya untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
Orang yang memegang pean penting bagi saya menyarankan saya untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
Dari hasil deskriptif statistik, indikator pertama memiliki rata-rata 3,25 dan indikator ketiga 3,60. Dari kedua indikator tersebut yang paling memiliki rata-rata tertinggi yaitu pada
123
indikator kedua. Hal ini dapat disimpulkan bahwa dari kedua indikator di atas, yang paling mempengaruhi keinginan responden untuk menggunakan e-Government pada tingkat kelurahan untuk variable social influence yaitu orang yang memegang pean penting bagi saya menyarankan saya untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
d. Pengaruh Variabel Facilitating Condition
Untuk mengetahui pengaruh variabel facilitating condition tersebut terhadap behavioural intention to use e-Government pada tingkat kelurahan dapat dilihat pada analisis inferensial statistik yang telah dilakukan dengan menggunakan aplikasi Smart PLS. Berdasarkan analisis inferensial statistik didapatkan bahwa variabel facilitating condition memiliki hubungan positif dan berpengaruh signifikan terhadap intention to use e-Government pada tingkat kelurahan. Sedangkan untuk moderator pada variable facilitating condition, dari moderator age dan education hanya moderator experience yang memoderasi pengaruh variable social influence terhadap behavoural intention to use e-Government pada tingkat kelurahan. Nilai hubungan dilihat dari nilai loading dan nilai signifikansi dilihat dari nilai T statistik.
Ditinjau dari hasil deskriptif statistik variabel facilitating condition ini memiliki nilai mean sebesar 3,83 yang artinya responden merasa setuju dengan peryataan dimensi facilitating condition. Pada variabel facilitating condition untuk penelitian ini digambarkan dengan indikator –indikator pernyataan sebagai berikut :
Saya mempunyai sumber daya yang dibutuhkan untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
124
Saya mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan untuk menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
Fasilitas teknologi yang ada di kantor klurahan saya sekarang ini compatible (sudah memenuhi) untuk bisa menggunakan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
Saya bisa mendapat bantuan dari orang lain ketika saya menemukan kesulitan dalam penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health)
Dari hasil deskriptif statistik, indikator pertama memiliki rata-rata 3,77, indikator kedua 3,75, indikator ketiga 3,79 dan indikator keempat 3,99. Dari keempat indikator tersebut yang paling memiliki rata-rata tertinggi yaitu pada indikator keempat. Hal ini dapat disimpulkan bahwa dari kedua indikator di atas, yang paling mempengaruhi keinginan responden untuk menggunakan e-Government pada tingkat kelurahan untuk variable facilitating condition yaitu mendapat bantuan dari orang lain ketika saya menemukan kesulitan dalam penggunaan e-kios (Surabaya Single Window, e-Lampid, e-Health).
6.1.2. Karakter Adopter pegawai kelurahan di Surabaya
Berdasarkan olahan data kuesioner, mayoritas pegawai kelurahan termasuk ke dalam kategori early adopter sejumlah 56 responden atau 51,85 % dari total 108 responden. Setelah kategori early adopter, jumlah kedua terbanyak yaitu pada kategori early majority sejumlah 44 responden atau 40,74 % dari total 108 responden. Kemudian kategori innovator dan responden yang termauk ke dalam kategori innovator dan sejumlah 5 responden atau 4,62 % dari total 108 responden. Dan terakhir late majority 3 responden atau 2,78 % dari total 108 responden. Hal tersebut berbeda dengan apa yang ada dalam Innovatioon Diffusion Theory yang disampaikan oleh
125
Roger [4]. Roger menyebutkan dalam suatu populasi, mayoritas adopter akan berada dalam kategori early majority dan late majority sebagai yang terbanyak. Kemudian diikuti early adopter dan yang terakhir innovator dan laggard. Perbandingan antara penyebaran kategori adopter antara yang ditemukan oleh Roger dengan hasil penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 6.1
Gambar 6.1 Perbandingan hasil penelitian Roger dengan penelitian ini
126
6.2. Rekomendasi
Berdasarkan pada hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai karakter adopter didapat mayoritas pegawai kelurahan termasuk ke dalam kategori early adopter sebesar 51,85 %. Kemudian setelahnya yaitu early majority sebesar 40,74 %. Kemudian kategori innovator sebesar 4,63 % dan terakhir late majority 3 responden atau 2,78 % dari total 108 responden.
Berdasarkan pada hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai faktor penerimaan e-government pada kelurahan di Surabaya, ditemukan tiga faktor yang mempengaruhi keinginan untuk menggunakan e-government oleh pegawai kelurahan secara signifikan, yaitu performance expectancy yang tidak dimoderatori oleh moderator apapun, social influence yang dimoderatori oleh gender dan facilitating condition yang dimoderatori oleh education.
Berdasarkan hasil pemetaan karakter adopter dan faktor yang mempengaruhi penerimaan e-government oleh pegawai kelurahan di Surabaya, agar implementasi e-government dapat tercapai maksimal, maka peningkatan pada performance expectancy, social influence dan facilitating condition harus paling difokuskan kepada pegawai kelurahan dengan karakter early adopter. Hal ini dikarenakan mayoritas pegawai kelurahan merupakan early adopter yaitu 51,85 % dari total keseluruhan pegawai kelurahan. Selain itu early adopter juga tertarik dengan suatu inovasi. Early adopter cenderung akan menjadi individual to check sehingga akan mempengaruhi adopter yang lain untuk mau menerima suatu inovasi.
Peningkatan performa dari e-government diharapkan dapat meningkatkan produktivitas dan dapat membantu pegawai kelurahan dalam menyelesaikan pekerjaan menjadi lebih cepat, sehingga sesuai dengan harapan dari pegawai kelurahan dengan menggunakan e-government akan membantu untuk mencapai keuntungan dalam performansi kerja. Peningkatan
127
pengaruh sosial untuk penggunaan e-government bisa dilakukan dengan cara memastikan kepada kepala lurah agar bisa menekankan kepada pegawainya bahwa e-government merupakan kewajiban bagi mereka. Sehingga pegawai kelurahan merasakan bahwa penting orang lain meyakini kalau ia harus menggunakan e-government. Peningkatan fasilitas e-government salah satunya dengan perbaikan jaringan yang digunakan untuk mengakses e-government. Selain itu bisa juga dengan meningkatan kesiapan dan ketersediaan dari pihak Diskominfo dan Disdukcapil Kota Surabaya untuk merespon ketika pihak kelurahan mengalami kesulitan dalam penggunaan e-government atau apabila terjadi kerusakan dari perangkat e-government tersebut. Hal ini dikarenakan Diskominfo dan Disdukcapil merupakan pihak yang berhubungan dengan e-government kelurahan. Sehingga sesuai dengan harapan pegawai kelurahan bahwa infrastruktur yang ada mendukung terhadap penggunaan e-government.
128
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
129
BAB VII
PENUTUP
Bab ini akan menjelaskan kesimpulan dari penelitian ini, beserta saran yang dapat bermanfaat untuk perbaikan di penelitian selanjutnya.
5.7. Kesimpulan
Bagian ini akan menjelaskan tentang kesimpulan dari penelitian ini. Kesimpulan dari penelitian ini akan sesuai dengan tujuan penelitian yang telah dijelaskan pada Bab I.
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Mengetahui karakter adopter pegawai kelurahan berdasarkan teori Innovation Diffusion Theory
2. Mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan pegawai kelurahan terhadap penggunaan e-government
3. Memberikan rekomendasi agar implementasi e-government oleh pegawai kelurahan di Surabaya dapat tercapai maksimal
Hal-hal yang dapat disimpulkan dalam penelitian ini sebagai
berikut :
Komposisi karakter adopter pegawai kelurahan di Surabaya sebagai berikut :
o Innovator 4,63 % o Early adopter 51,86 % o Early majority 40,74 % o Late majority 2,78 %
130
Untuk faktor yang mempengaruhi keinginan penggunaan e-government oleh pegawai kelurahan yaitu :
o Performance expectancy dengan tidak dimoderasi oleh moderator apapun
o Sosical influence dengan dimoderasi oleh gender
o Facilitating experience dengan dimoerasi oleh education
Agar implementasi e-government dapat tercapai maksimal, maka peningkatan pada performance expectancy, social influence dan facilitating condition harus paling difokuskan kepada pegawai kelurahan dengan karakter early adopter. Hal ini dikarenakan mayoritas pegawai kelurahan merupakan early adopter yaitu 51,85 % dari total keseluruhan pegawai kelurahan. Selain itu early adopter juga tertarik dengan suatu inovasi. Early adopter cenderung akan menjadi individual to check sehingga akan mempengaruhi adopter yang lain untuk mau menerima suatu inovasi.
5.8. Saran
Bagian selanjutnya pada Bab Penutup adalah bagian saran.
Saran yang dapat diberikan peneliti melalui penelitian ini ialah
1. Untuk penelitian selanjutnya, penambahan/perbaikan indikator atau pertanyaan pada kuesioner diperlukan untuk penggalian studi kasus lebih lanjut dan mendalam.
2. Penggalian data lebih dalam yang digunakan untuk untuk menentukan pegawai kelurahan mana yang akan dijadikan sampel yang lebih representatif terhadap pegawai kelurahan secara keseluruhan sehingga penelitan akan lebih akurat.
131
DAFTAR PUSTAKA
[1] Instruksi Presiden Republik Indonesia Nomor 3, 2003.
[2] I. A. and G. S. , "A comparative analysis of strategies for
egovernment in developing countries," Journal of
Business Systems, Governance and Ethics, pp. 88 - 89,
2007.
[3] "From egovernment to connected governance," [Online].
Available:
http://unpan1.un.org/intradoc/groups/public/documents/U
N/UNPAN028.
[4] E. Rogers, "Diffusion of Innovations," 2003.
[5] I. Ajzen and . M. Fishbein, Understanding Attitudes and
Predicting Social Behaviour, Englewood Cliffs, NJ:
Prentice-Hall, Inc., 1980.
[6] I. Ajzen, "A Theory of Planned Behaviour," New York,
1985.
[7] F. D. Davis, "Perceived usefulness, perceived ease of use,
and user acceptance of information technology," pp. 319 -
340, 1989.
[8] V. Venkatesh and D. Davis, F, "A theoretical extension of
the technology acceptance model: Four longitudinal,"
Management Science, 2000, pp. 186-204.
132
[9] Venkatesh, V.; Morris, M.; Davis, G.; Davis, F., "User
acceptance of information technology: toward a unified,"
MIS Quarterly, pp. 425-478, 2003.
[10] M. Alshehri, S. Drew and R. AlGhamdi, "ANALYSIS OF
CITIZEN' ACCEPTANCE FOR E-GOVERNMENT
SERVICES APPLYING THE UTAUT MODEL," 2012.
[11] M. Igbaria, S. Parasuraman and J. Baroudi, "A
motivational model of microcomputer usage," Journal of
Management, pp. 127-143, 1996.
[12] R. Thompson, C. Higgins and J. Howell, "Personal
computing: toward a conceptual model of utilization.,"
MIS Quarterly, pp. 125-143, 1991.
[13] A. Bandura, N. Adams and J. Beyer, " Cognitive
processes mediating behavioural change," Journal of
Personality, pp. 125-139, 1977.
[14] R. E. Indrajit, Strategi Pembangunan dan Pengembangan
Sistem Layan Publik Berbasis Teknologi Digital.
[15] "e-GOVERNMENT PRIMER," 2009. [Online].
Available: http://www.itu.int/ITU-
D/cyb/app/docs/eGovernment_Primer[1].pdf. [Accessed 1
januari 2015].
[16] I. Ajzen, The Theory of Planned Behaviour,
Organizational Behavior and Human Decision Procesess,
1991, pp. 179-211.
133
[17] V. Venkatesh, J. Y. L. Thong and X. Xu, "CONSUMER
ACCEPTANCE AND USE OF INFORMATION," MIS
Quarterly, 2012.
[18] K. I. Al-Qeisi, Analyzing the Use of UTAUT Model in
Explaining an Online Behaviour: Internet Banking
Adoption, Department of Marketing and Branding, Brunel
University , 2009.
[19] J. Sarwono, "PENGERTIAN DASAR STRUCTURAL
EQUATION MODELING (SEM)".
[20] M. Prof. Dr. Imam Ghozali, Structural Equation Modeling
Metode Alternatif dengan Partial Least Square, Badan
Penerbit Universitas Diponegoro, 2011.
[21] Sugiyono, Statistika Untuk Penelitian, Bandung: Alfabeta,
2009.
[22] B. Surabaya, "Kondisi Umum," [Online]. Available:
http://bkd.surabaya.go.id/content.php?page=10.
[Accessed 27 Maret 2015].
[23] Solimun, "Multivariate Analysis Structural Equation
Modelling (SEM) Lisrel dan Amos," Fakultas MIPA,
Universitas Brawijaya, 2002.
134
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
A - 1 -
LAMPIRAN A – INTERVIEW PROTOKOLDENGAN PIHAK DISKOMINFO KOTA
SURABAYA
Interview Protokol
Tugas Akhir :
Hari / Tanggal :
Pukul :
Lokasi :
Pewawancara :
Narasumber :
1. Interview ini bertujuan sebagai salah satu sumber datauntuk Tugas Akhir dengan judul “Analisis KarakterAdopter dan Faktor Penerimaan e-Government olehPegawai Kelurahan di Surabaya” yang dimaksudkanagar peneliti mendapat gambaran mengenai klasifikasikelurahan di Surabaya berdasarkan tingkat TeknologiInformasi dan Komunikasi (TIK)
2. Metode pengumpulan data berasal dari :Interview dengan Dinas Komunikasi danInformatika Kota Surabaya
3. Untuk menjamin kerahasiaan, maka data-dataakan bersifat pribadi tidak untuk kepentinganumum dan akan dirahasiakan sepenuhnya olehpeneliti
A - 2 -
1. Bagaimana implementasi e-government pada kantor-kantor kelurahan di Surabaya? Apakah sudah optimal atautidak? Kalau tidak dari faktor apa yang mempengaruhi?
2. Bagaimana infrastruktur TIK pada kantor-kantorkelurahan di Surabaya? Apakah sudah mencukupi atauberada dalam kondisi yang baik?
3. Bagaimana dari sisi pegawai kelurahannya sendiri?Apakah bisa menerima? Atau adakah keluhan terhadap e-government tersebut?
4. Apakah ada evaluasi rutin dari implementasi e-government pada kelurahan?
Jawaban :
Jawaban :
.
Jawaban :
Jawaban :
A - 3 -
5. Apakah ada program-program dari pihak Pemerintah Kotaagar implementasi e-Government berhasil / tujuan dari e-Government dapat dicapai maksimal?
6. Apakah ada pengelompokan kelurahan berdasarkankondisi tersebut? Dari sisi apa (misalnya infrastruktur)
7. Apa parameter pengelompokan kelurahan tersebut?
8. Kecamatan mana yang rata-rata kelurahannya paling baik?
Jawaban :
Jawaban :
-
Jawaban :
Jawaban :
A - 4 -
9. Kecamatan mana yang rata-rata kelurahannya palingburuk?
10. Kelurahan mana yang paling baik ICT-nya?
11. Kelurahan mana yang paling buruk ICT-nya?
Jawaban :
Jawaban :
Jawaban :
B - 1 -
LAMPIRAN B – KUESIONER PENELITIAN
INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBERBEKERJASAMA DENGAN PEMKOT SURABAYA
ATAS IZIN BAKESBANGPOL LINMASSURABAYA
Kepada Yth. Responden,
Pertama-tama kami mengucapkan terima kasih kepada respondenkarena sudah menyempatkan waktu untuk mengisi kuesioner ini. Kuesionerpenelitian ini bertujuan untuk mencari karakteristik dari para penggunateknologi informasi yang berada di kantor kelurahan. Adapun manfaat dariadanya penenlitian ini adalah untuk menggambarkan kondisi pegawaikelurahan terhadap adanya teknologi informasi, dan penelitian ini diadakanjuga dalam rangka membantu pihak kelurahan dalam meningkatkanprogram-program berstandar teknologi informasi.
Penenlitian ini bekerjasama dengan jurusan Sistem Informasi ITSdalam mengembangkan dan mendukung penelitian ini. Harapan kami agarsaudara/i responden dapat mengisi kuesioner ini sesuai dengan kondisiAnda sebenarnya agar hasil dari kuesioner ini dapat menggambarkankondisi sebenarnya pula.
Dalam pengisian kuesioner ini, Saudara/i cukup menyisihkanwaktu 5 -10 menit untuk menjawab semua pertanyaan yang tertulis secarajujur dan apa adanya. Kami senantiasa menunggu jawaban dari saudara/iyang sangat berharga bagi kami.
Kami ucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya atas waktuyang disisihkan untuk mengisikan kuisoner ini, semoga Allah senantisiamembalas kebaikan anda kelak. Amin.
Catatan :- Kuisoner ini khusus bagi pegawai pada lingkungan kantor
kelurahan- Kuisoner ini tebagi atas dua bagian : Identitas responden dan
Pernyataan tertutup- Anda hanya boleh mengisi 1 kuisoner saja- Data anda akan dipakai sepenuhnya untuk kebutuhan penelitan
dan akan dijaga kerahasiaanya.
B - 2 -
- Diharapkan mengisi identitas dengan lengkap demi kevalidanresponden
Identitas Responden
Nama :
Jenis kelamin anda :
Pria Wanita
Usia :
Pendidikan Terakhir :
Kelurahan :
NIP :
Telpon / HP :
Email :
Sudah berapa lama bekerja pada Kantor Kelurahan (Bulan) ?
Berapa rata-rata penghasilan perbulan (diri sendiri /orang tua) ?
a. Rp 10.000.000,- ke atasb. Rp 5.000.000,- – Rp 10.000.000,-c. Rp 1.500.000,- – Rp 5.000.000,-d. Rp 500.000,- – Rp 1.500.000,-e. Di bawah Rp 500.000,-
Apa jabatan anda dalam lingkungan kantor kelurahan ? Kepala Lurah Sekretaris Lurah Kelompok Jabatan Fungsional Kepala Seksi Kelurahan Staff
Saat ini berapa lingkungan social yang saya aktif terlibat di dalamnya(contoh : lingkungan RT, lingkungan kerja) ?a. >3b. 3c. 2d. 1
B - 3 -
e. 0
Dalam setahun berapa kali saya terlibat dalam kegiatan sosial di lingkungansocial di atas ? (contoh : arisan, PKK) ?a. >3b. 3c. 2d. 1e. 0
Saya mempunyai kenalan pada ...a. Orang-orang lebih dari 1 lingkungan dan berada diluar negerib. Orang-orang lebih dari 1 lingkungan berada pada beda provinsic. Orang-orang lebih dari 1 lingkungan dan berada pada beda kotad. Orang-orang lebih dari 1 lingkungan tetapi masih berada di 1 kotae. Orang-orang hanya di satu lingkungan saja
Seberapa sering saya berkomunikasi dengan orang di luar lingkungan sayauntuk menemukan solusi/inovasi baru ?a. Tidak pernahb. Jarangc. Biasad. Seringe. Sangat Sering
Seberapa sering saya berinteraksi dengan orang-orang yang masihmemegang prinsip tradisional/konvensional (contoh : lebih memilih cara-cara lama, biar lambat asal selamat) ?a. Tidak pernahb. Jarangc. Biasad. Seringe. Sangat Sering
Pertama kali menggunakan e-kios (Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health) kapan?a. Januarib. Februaric. Maretd. Aprile. Setelah bulan April
B - 4 -
Berapa lama waktu yang dibutuhkan agar saya benar-benar dapatmenggunakan e-kios (Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health) dengan baik ?a. Kurang dari 1 minggub. 1 bulanc. 2 buland. 3 bulane. Lebih dari 3 bulan
KUISONER PERNYATAAN[
Petunjuk pengisian:
- Pilihlah jawaban yang anda anggap paling sesuai menurut anda,dengan cara memberi tanda (√) pada kolom jawaban yang telahtersedia.
- Jawaban yang tersedia dengan skala peneliaian sebagai berikut: 1=Sangat Tidak Setuju ; 2= Tidak Setuju; 3= Netral; 4= Setuju;5= Sangat Setuju .
No Daftar Pertanyaan1 2 3 4 5
STS TS N S SS
1 Saya akan tetap menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) walau sudah tau resiko apa yangmungkin terjadi jika saya menggunaakannya
2 Saya tertarik untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) untuk menyelesaikan pekerjaan saya
3 Saya dapat memahami bagaimanamenggunakan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) denganbaik
B - 5 -
No Daftar Pertanyaan1 2 3 4 5
STS TS N S SS
4 Saya dapat mempelajari bagaimanamenggunakan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) secaraotodidak
5 Tidak masalah bagi saya apabila terjadikesalahan/kerusakan pada e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)sehingga harus manual kembali
6 Orang-orang sering bertanya bagaimanapendapat saya terkait penggunaan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health)
7 Saya akan mempelajari penggunaan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) terlebih dahulu sebelummenggunakannya dalam pekerjaan
8 Saya tidak berani menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) tanpa didampingi oleh yangberpengalaman
9 Saya tidak akan menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) sebelum pegawai-pegawai lainnyamenggunakannya terlebih dahulu
10 Saya menggunakan e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) karenapaksaan/perintah atasan
B - 6 -
No Daftar Pertanyaan 1 2 3 4 5
STS TS N S SS
11 Saya terpaksa menggunakan e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)karena tuntutan tugas dan pekerjaan
12 Saya tidak mau menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) apabila belum dipastikan aplikasitersebut akan dapat berjalan dengan baik(tidak ada error)
13 Saya ragu untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health)
14 Penggunaan e-kios (Surabaya Single Window(SSH) / e-Lampid / e-Health) lebih banyakmendatangkan dampak negatif daripadadampak positif
15 Saya tidak percaya terhadap pendapat orangapakah e-kios (Surabaya Single Window(SSH) / e-Lampid / e-Health) itu cocokdigunakan atau tidak sebelum saya sendiriyang menggunakannya
16 Orang lain menanyakan pendapat sayabagaimana menurut saya pengunaan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health)dalam menyelesaikan pekerjaan
17 Saya tidak mau menggunaka e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)apabila masih terdapat kerusakan pada systemtersebut
B - 7 -
No Daftar Pertanyaan1 2 3 4 5
STS TS N S SS
18 Saya akan menggunakan menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) apabila sistem tersebut benar-benarsudah diterapkan di kantor saya
19 Saya tidak mengerti bagaimana menggunakane-kios (Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
20 Ketika saya pertama kali menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health), teman-teman saya sudah sejak dulumenggunakannya
21 Saya cenderung lebih berhati-hati ketikamenggunakan sesuatu yang baru
22 Menurut saya e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)berguna terhadap pekerjaan saya
23 Menurut saya penggunaan e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)membantu dalam menyelesaikan pekerjaanmenjadi lebih cepat
24 Menurut saya e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health)membantu meningkatkan produktivitas saya
25 Menurut saya penggunaan e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)membantu saya untuk dapat naik jabatan /naik gaji
26 Menurut saya e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) jelasdan mudah dipahami
B - 8 -
No Daftar Pertanyaan1 2 3 4 5
STS TS N S SS
27 Mudah buat saya untuk mahir dalampenggunaan e-kios (Surabaya Single Window(SSH) / e-Lampid / e-Health)
28 Menurut saya e-kios (Surabaya SingleWindow (SSH) / e-Lampid / e-Health) mudahdigunakan
29 Mempelajari penggunaan e-kios (SurabayaSingle Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)mudah buat saya
30 Orang yang mampu mempengaruhi perilakusaya menyarankan saya untuk menggunakane-kios (Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
31 Orang yang memegang peran penting bagisaya menyarankan saya untuk menggunakane-kios (Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
34 Saya mempunyai sumber daya yangdibutuhkan untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health)
35 Saya mempunyai pengetahuan yangdibutuhkan untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health)
36 Fasilitas teknologi yang ada di kantorkelurahan saya sekarang ini compatible(sudah memenuhi) untuk bisa menggunakane-kios (Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid / e-Health)
B - 9 -
No Daftar Pertanyaan1 2 3 4 5
STS TS N S SS
37 Saya bisa mendapat bantuan dari orang lainketika saya menemukan kesulitan dalampenggunaan e-kios (Surabaya Single Window(SSH) / e-Lampid / e-Health)
38 Saya berniat untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) untuk bulan-bulan berikutnya
39 Saya memprediksi akan menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health)untuk bulan-bulan berikutnya
40 Saya berencana untuk menggunakan e-kios(Surabaya Single Window (SSH) / e-Lampid /e-Health) untuk bulan-bulan berikutnya
Kami mengucapkan terimakasih atas partisipasi Bapak/Ibu/Sdr dengan mengisikuesioner ini,. Apabila ada pertanyaan atau masukan tentang kuesioner ini Bpk.Ibu/Sdr
bias menghubungi melalui telepon 085271832436 atau [email protected]
B - 10 -
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
C - 1 -
LAMPIRAN C – HASIL INTERVIEW DENGANPIHAK DISKOMINFO KOTA SURABAYA
Tugas Akhir : Analisis Karakter Adopter dan FaktorPenerimaan E-government Oleh PegawaiKelurahan di Surabaya
Hari / Tanggal : 30 April 2015
Pukul : 12.00 – 13.00
Lokasi : Kantor Diskominfo Kota Surabaya
Pewawancara : Ridho Zulandra
Narasumber : Ali Ikhwan (Diskominfo Kota Surabaya)
1. Interview ini bertujuan sebagai salah satu sumber datauntuk Tugas Akhir dengan judul “Analisis KarakterAdopter dan Faktor Penerimaan e-Government olehPegawai Kelurahan di Surabaya” yang dimaksudkanagar peneliti mendapat gambaran mengenai klasifikasikelurahan di Surabaya berdasarkan tingkat TeknologiInformasi dan Komunikasi (TIK)
2. Metode pengumpulan data berasal dari :Interview dengan Dinas Komunikasi dan InformatikaKota Surabaya
3. Untuk menjamin kerahasiaan, maka data-data akanbersifat pribadi tidak untuk kepentingan umum danakan dirahasiakan sepenuhnya oleh peneliti
1. Bagaimana implementasi e-government pada kantor-kantor kelurahan di Surabaya? Apakah sudah optimal atautidak? Kalau tidak dari faktor apa yang mempengaruhi?
C - 2 -
2. Bagaimana infrastruktur TIK pada kantor-kantorkelurahan di Surabaya? Apakah sudah mencukupi atauberada dalam kondisi yang baik?
3. Bagaimana dari sisi pegawai kelurahannya sendiri?Apakah bisa menerima? Atau adakah keluhan terhadap e-government tersebut?
4. Apakah ada evaluasi rutin dari implementasi e-government pada kelurahan?
Jawaban :Kalau dikatakan optimal, masih belum. Hal inidikarenakan masih banyak Sumber Daya Manusia(pegawai kelurahan) yang masih belum cukup pahamdengan baik mengenai e-Government itu sendiri.
Jawaban :
Kalau dari segi infrastruktur kantor-kantor kelurahan diSurabaya masih belum cukup baik. Hal ini terbuktidengan banyak keluhan terkait infrastruktur terutamajaringan ketika penggunaan e-kios.
Jawaban :
Kalau keluhan pasti ada, namun keluhan tersebutlangsung ditanggapi sesegera mungkin
C - 3 -
5. Apakah ada program-program dari pihak Pemerintah Kotaagar implementasi e-Government berhasil / tujuan dari e-Government dapat dicapai maksimal?
Jawaban :
Evaluasi sering dilakukan, tapi untuk waktunya masihbelum terjadwal secara khusus. Biasanya dilakukaninsidentil saja. Dan apabila ada keluhan dari pegawaikelurahan langsung ditanggapi sesegera mungkin.
Jawaban :
Dari pihak Pemkot sendiri ada beberapa program /upaya agar implementasi e-Government dapat tercapaimaksimal. Yang pertama sebelum e-Governmenttersebut dilaunching, Pemkot terlebih dahulumemberikan training kepada pegawai kelurahantentang bagaimana caranya menggunakan e-Government tersebut beserta pemahanman-pemahaman lainnya. Walaupun tidak secara resmi,namun pegawai-pegawai kelurahan tersebut sudahdiajari sebelumnya. Setelah itu Pemkot juga adaPembinaan aparatur Pemkot di bidang TIK. Padaprogram ini seluruh pegawai pemerintahan baikkelurahan maupun skpd-skpd diberikan pembinaanmengenai TIK. Kemudian juga ada programBroadbanc Learning Centre (BLC). Program inisemacam kursus tentang TIK kepada masyarakatumum dimana tentunya pegawai kelurahan juga bolehikut serta dan tidak dikenakan biaya
C - 4 -
6. Apakah ada pengelompokan kelurahan berdasarkankondisi tersebut? Dari sisi apa (misalnya infrastruktur)
7. Apa parameter pengelompokan kelurahan tersebut?
8. Kecamatan mana yang rata-rata kelurahannya paling baik?
9. Kecamatan mana yang rata-rata kelurahannya palingburuk?
Jawaban :
Kalau untuk pengelompokan / klasifikasi kelurahantidak ada.
Jawaban :
-
Jawaban :
-
Jawaban :
-
C - 5 -
10. Kelurahan mana yang paling baik ICT-nya?
11. Kelurahan mana yang paling buruk ICT-nya?
Catatan :
Tidak ada pengkategorian/pengklasifikasian kelurahan diSurabaya
Jawaban :
-
Jawaban :
-
C - 6 -
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
D - 1 -
LAMPIRAN D – HASIL WAWANCARA DENGANPEGAWAI KELURAHAN KOTA SURABAYA
1. Responden : Bpk HendraKelurahan : JagirHipotesa awal : Early Majority
1. Apakah bapak menggunakan teknologi terbaru? Misalsystem operasi windows 8
Saya hanya menggunakannya saja, jadi tidak tahusystem operasinya
2. Apakah bapak tertarik terhadap suatu teknologi baru?Apakah bapak mau untuk menggunakannya?
Saya mikir dulu, misalnya kalau memungkinkan sayaakan mengikuti, misalnya kalau ada uang yang cukup.Kemudian positif dan negatifnya dari hal yang barutersebut.
3. Usia bapak berapa?
39
4. Pendidikan terakhir bapak apa?
SMA
5. Sudah berapa lama bekerja pada kantor kelurahan?
Lebih kurang 5 tahun
Hipotesa akhir : Early Majority
D - 2 -
2. Responden : Bpk Sugeng WaluyoKelurahan : JagirHipotesa awal : Early Adopter
1. Apakah bapak menggunakan teknologi terbaru? Misalsystem operasi windows 8
Untuk system operasi computer, saya menggunakanwindows 7.
2. Apakah bapak tertarik terhadap suatu teknologibaru?
Jelas saya tertarik. Saya senang dengan teknologibaru. Jaman sekarang kalau tidak, kita bakalketinggalan.
3. Apakah bapak mau untuk menggunakannya?
Kalau dari saya pribadi, maunya setiap computerataupun perangkat di kantor lurah ini menggunakanteknologi yang terbaru, namun kondisinya saatsekarang masih belum, soalnya itukan tergantung dariinstruksi wali kota juga untuk setiap perangkat yangdigunakan di lingkungan kantor pemerintahan. Jadiapa yang ada dimanfaatkan saja. Dan kalau untukbarang-barang pribadi, saya juga mau barang-barangyang keluaran terbaru, tapi saya juga harusmenyesuaikannya dulu apakah barang tersebut sesuaidengan kemampuan saya (untuk membelinya).Sebelum mau menggunakan suatu teknologi yangbaru, apakah bapak memikirkan resiko apa yang akanmungkin terjadi kedepannya ketika sudah digunakan?
D - 3 -
Sebelum benar-benar menggunakannya sayamempelajarinya terlebih dahulu, baca-baca referensiyang ada apakah teknologi tersebut tepat guna.
4. Setelah bapak mendapatkan referensi tersebut, apakahbapak sering mensharenya kepada yang lain?
Saya akan berkoordinasi dan menyampaikan pendapatsaya kepada yang lain.
Hipotesa akhir : Early Adopter
3. Responden : Bpk R. Ariyanto
Kelurahan : Darmo
Hipotesa awal : Early Majority
1. Apakah bapak menggunakan teknologi terbaru? Misalsystem operasi windows 8
Untuk system operasi computer, saya menggunakanwindows 7, Microsoft Word 2010. Aplikasi yangpaling banyak digunakan seputar untuk kepentingansurat menyurat dan membuat laporan sepertiMicrosoft Word dan Microsoft Excel. Itu karenakelurahan itu merupakan ujung tombak daripemerintahan yang berurusan langsung denganmasyarakat, bukan seperti kantor-kantor dinas. Jadicukup sesuai kebutuhan saja.
2. Apakah bapak tertarik terhadap suatu teknologi baru?
Kalau masalah teknologi karena saya basicnya teknik,saya suka. Cuma karena factor usia dan kesibukan jadikadang-kadang jadi agak terhambat.
D - 4 -
3. Apakah bapak mau untuk menggunakannya?
Saya sudah berkeluarga, saya juga harusmempertimbangkan dari sisi dananya, apakahmencukupi apa tidak, jadi disesuaikan dengan budgetyang ada.
4. Apakah teman bapak sering menanyakan bagaimanapendapat bapak mengenai suatu teknologi yang baru?
Di lingkungan kantor kelurahan, kebutuhan akanteknologi masih belum terlalu rumit, jadi masih belumsampai ke sana. Kalau untuk operasional penggunaansuatu teknologi, kita sama-sama saling memberikanmasukan/ajaran kepada yang lain, tergantung siapayang sudah paham, jadi tidak ada yang terlaludominan.
6. Usia bapak berapa?
57
7. Pendidikan terakhir bapak apa?
D3
Hipotesa akhir : Early Majority
4. Responden : Harsono
Kelurahan : Peneleh
Hipotesa awal : Late Majority
1. Apakah bapak menggunakan teknologi terbaru? Misalsystem operasi windows 8
D - 5 -
Saya hanya menggunakannya saja, jadi tidak tahusystem operasinya
2. Apakah bapak tertarik terhadap suatu teknologi baru?
Tertarik, kalau pihak kelurahan menyediakannya sayatertarik. Kalau ada barang yang lebih canggih sayatertarik. Tapi kalau dari biaya sendiri saya saya mikirdulu. Apakah teknologi tersebut sesuai dengankebutuhan. Saya juga tidak terlalu terpengaruh denganteknologi terbaru, karena selama yang lama bisadipakai saya tetap menggunakannya. Kecuali apabilayang lama sudah tidak bisa digunakan, baru saya akanmembeli yang baru.
3. Apabila mayoritas orang/teman-teman bapak sudahmenggunakan suatu teknologi terbaru apakah bapakjuga ingin memakainya?
Saya juga tidak terlalu terpengaruh dengan orang.Saya akan menggunakan teknologi terbaru tadi yabalik lagi apakah sesuai dengan kebutuhan apa tidak.Misalnya pada handphone. Fungsi utamanya hanyauntuk menelfon dan sms, selagi handphone yang lamabisa digunakan, saya akan tetap menggunakannya.Sebagai contohnya, mayoritas pegawai kelurahanyang mempunyai jabatan kepala seksi di KecamatanGenteng sekarang sudah menggunakan Line, namunsaya tidak. Karena kan masih ada bisa sms atau telfonuntuk berkomunikasi. Apalagi komunikasi lewat Lineitu hanya bersifat urgent / insidentil, jadi tidak setiapsaat.
4. Apakah ada kemungkinan bapak akanmenggunakannya di kemudian hari?
D - 6 -
Bisa saja, tapi mungkin akan pelan-pelan. Apakah saatitu saya sudah benar-benar membutuhkannya
5. Menurut bapak teknologi terbaru yang diterapkanpasti akan berdampak negative?
Kalau untuk positif dan negative itu tergantung daripenggunanya, dia menggunakannya untuk hal-hal apa.
Hipotesa akhir : Late Majority
5. Responden : Ahmad Zaini
Kelurahan : Kapasari
Hipotesa awal : Early Majority
1. Apakah bapak menggunakan teknologi terbaru? Misalsystem operasi windows 8
Untuk system operasi computer, saya menggunakanwindows 7. Kalau untuk teknologi lainnya sepertiaplikasi chatting di handphone saya pernah pakai, tapisekarang tidak lagi karena terkadang aplikasi tersebutsedikit ribet, sedangkan saya sifatnya tidak suka yangribet begitu.
2. Apakah bapak tertarik terhadap suatu teknologi baru?
Tertarik, asalkan penggunaannya bagus dan lebihmemudahkan dalam melakukan sesuatu. Saya dalamhal sesuatu yang baru itu masih memikirkankedepannya, kalau memang lebih banyak buruknyasaya tidak mau menggunakannya. Soalnya begini,terkadang produk baru itu tidak sesuai dengan apayang kita harapkan. Kita maunya yang lain,
D - 7 -
kenyataannya malah yang lain, jadi saya mikir dulusebelum menggunakannya.
3. Menurut bapak teknologi terbaru yang diterapkanpasti akan berdampak negative?
Kalau mengenai dampak dari suatu teknologi yangbaru itu tergantung yang menggunakan. Anggaplahkalau dari contohnya smartphone, itu kanhandphonenya sudah canggih, tapi ya balik lagitergantung yang menggunakan, mau menggunakanyang jadi seperti apa.
4. Apakah bapak bisa dibilang orang yang selalu berhati-hati ketika ada suatu teknologi yang baru?
Kalau dibilang hati-hati mungkin tidak begitu juga,tapi cuma saya waspada. Saya pikirkan dulu setiapteknologi yang baru tersebut, apa dampak positive dannegativenya.
5. Apakah bapak termasuk tipe orang yang cepat ataulambat dalam hal inovasi teknologi?
Kalau dibilang cepat, ya mungkin bisa dibilang begitu,tapi ya kadang-kadang teknologi terbaru itu juga adatroublenya, jadi tidak selalu juga
Hipotesa akhir : Early Majority
6. Responden : Sabarani Kinkim
Kelurahan : Kapasari
Hipotesa awal : Late Majority
D - 8 -
1. Apakah Ibu termasuk orang yang mengikutiperkembangan teknologi terbaru? Karena sudah sama-sama kita ketahui perkembangan teknologi jamansekarang ini sangat cepat. Tiap saat ada saja inovasiterbaru terkait dengan teknologi.
Tidak, karena waktu saya sibuk untuk mengurusipekerjaan saya, dan untuk hal-hal yang seperti itutidak sempat belajar.
2. Kalau ada waktu apakah ibu mau untukmempelajarinya?
Mungkin mau kalau dipaksa.dan ada kaitannya denganpekerjaan. Soalnya saya untuk urusan seperti hal-halyang seperti itu kurang tertarik. Karena hal itukanbiasanya berkaitan dengan kehidupan gaya hidup yangsosialita. Tapi kalau berkaitan dengan pekerjaan danpengetahuan saya mau.
3. Menurut ibu teknologi terbaru yang tersebut lebihbanyak dampak positive atau negative?
Kalau urusan dampak positive dan negative, karenasaya tidak termasuk orang yang terlalu mengikuti,saya tidak bisa banyak memberikan komentar.
4. Apabila mayoritas orang/teman-teman ibu sudahmenggunakan suatu teknologi terbaru tersebut apakahibu juga ingin memakainya?
Tidak, karena saya kurang tertarik untuk hal yangseperti itu. Kecuali jika ada tuntutan pekerjaan.
5. Apakah ada kemungkinan suatu saat nanti ibu akanmenggunakannya?
Ya kalau terpaksa tadi.
D - 9 -
8. Usia ibu berapa?
50
9. Pendidikan terakhir bapak apa?
S1
10. Sudah berapa lama bekerja di kantor kelurahan?
Lebih kurang 14 tahun.
Hipotesa akhir : Late Majority
7. Responden : Sutrisno
Kelurahan : Kapasari
Hipotesa awal : Early Majority
1. Apakah bapak menggunakan teknologi terbaru? Misalsystem operasi windows 8
Untuk system operasi computer, saya menggunakanwindows 7
2. Apakah Bapak termasuk orang yang mengikutiperkembangan teknologi dan menggunakan teknologiterbaru tersebut? Karena sudah sama-sama kitaketahui perkembangan teknologi jaman sekarang inisangat cepat. Tiap saat ada saja inovasi terbaru terkaitdengan teknologi.
Saya menggunakan yang tergantung kebutuhan saja..Kalau butuh ya kita ikuti, kalau tidak yang tidak juga.Kalau sekedar untuk informasi saja kan tidak harusdengan teknologi yang terbaru juga.
D - 10 -
3. Apakah teman-teman Bapak sering menanyakanpendapat Bapak mengenai suatu teknologi?
Tidak juga. Soalnya untuk yang begituan biasanyabagi orang-orang yang sering kumpul-kumpul dalambahas teknologi, sedangkan saya jarang.
4. Apakah Bapak termasuk tipe orang yang cepat ataulambat dalam hal inovasi teknologi?
Kalau dibilang cepat ya tidak, tapi kalau dibilanglambat ya tidak juga.. Saya mengikuti tapi tidak terlaujuga. Karena teknologi terbaru itu biasanya seringterkait dengan dana. Kadang kita tidak mampu untukitu, terus kenapa kita paksakan.
5. Apakah ada kemungkinan suatu saat nanti Bapak akanmenggunakannya?
Iya, kalau kebutuhan kita sudah harus seperti itu yaharus kita kejar.
6. Usia ibu berapa?
46
7. Pendidikan terakhir bapak apa?
S1
8. Sudah berapa lama bekerja di kantor kelurahan?
Lebih kurang 14 tahun.
Hipotesa akhir : Early Majority
8. Responden : Saminingsih
D - 11 -
Kelurahan : Kapasari
Hipotesa awal : Early Majority
1. Apakah bapak menggunakan teknologi terbaru?
Saya menggunakan Line, tapi sejak kapan pastinyalupa. Yang jelas ketika orang sudah banyakmenggunakan, saya juga menggunakannya.
2. Apakah Ibu termasuk orang yang mengikutiperkembangan teknologi terbaru? Karena sudah sama-sama kita ketahui perkembangan teknologi jamansekarang ini sangat cepat. Tiap saat ada saja inovasiterbaru terkait dengan teknologi.
Tidak juga, saya biasa-biasa saja. Karena saya sudahtidak termasuk anak muda lagi. Jadi dalam halperkembangan teknologi itu ya sedang-sedang saja.
3. Apakah ada kemungkinan suatu saat nanti Ibu akanmengikutinya?
Lihat situasi dulu. Kalau yang sekarang masih bisa,cukup itu aja. Tapi kalau tidak mengikuti kitaketinggalan juga.
4. Apabila ada tuntutan pekerjaan apakah adakemungkinan ibu akan mengikutinya?
Kalau tunutuan pekerjaan saya akan mengikutinya.
5. Menurut ibu teknologi terbaru yang tersebut lebihbanyak dampak positive atau negative?
Positive.
6. Usia ibu berapa?
D - 12 -
56
7. Pendidikan terakhir bapak apa?
SMA
8. Sudah berapa lama bekerja di kantor kelurahan?
Kalau di kantor . Sebelumnya di BAPEMMAS sejaktahun 1983.
Hipotesa akhir : Early Majority
.
9. Responden : Wasis Purboyo
Kelurahan : Ketabang
Hipotesa awal : Early Majority
1. Apakah Bapak termasuk orang yang mengikutiperkembangan teknologi terbaru? Karena sudah sama-sama kita ketahui perkembangan teknologi jamansekarang ini sangat cepat. Tiap saat ada saja inovasiterbaru terkait dengan teknologi.
Kalau mengenai perkembangan teknologi terbaru sayamengikuti, tapi tidak terlalu dominan. Contoh duluhandphone masih banyak yang manual / biasa saja,tapi sekarang sudah android. Dulu tidak mengertitentang aplikasi chatting Line, sekarang sudahmengerti dan menggunakan.
2. Menggunakan aplikasi Line sejak tahun berapa?
Kisaran tahun ini. Saya memerlukan Line terutama untukberkomunikasi dan berbagi informasi dengan sesamapegawai kelurahan. Terutama pegawai kelurahan padaKecamatan Genteng. Kami sudah ada groupnya tersendiri.
D - 13 -
Misalkan ada kejadian atau masalah, seperti tindakancriminal atau kecelakaan, langsung didokumentasikan dandikomunikasikan lewat Line
3. Menurut ibu teknologi terbaru yang tersebut lebihbanyak dampak positive atau negative?
Bagi saya pribadi lebih banyak positive. Lebihmengefktifkan dan mengefisienkan baik komunikasidan yang lainnya.
4. Apakah teman Bapak sering menanyakan pendapatBapak atau Bapak sering menyampaikan bagaimanapendapat Bapak mengenai suatu teknologi baru?
Tidak
5. Termasuk tipe orang yang cepat, biasa atau lambatkahBapak dalam hal penerimaan suatu inovasi teknologi?
Saya lebih memandang dalam hal kegunaan dibandingsoal waktu penerimaan. Apakah teknologi tersebutberguna dan bisa mendatangkan dampak positive atautidak.
6. Usia Bapak berapa?
52
7. Pendidikan terakhir bapak apa?
S1
Hipotesa akhir : Early Majority
10. Responden : Djumirah, A.Md
D - 14 -
Kelurahan : Ketabang
Hipotesa awal : Early Majority
1. Apakah Ibu termasuk orang yang mengikutiperkembangan teknologi terbaru? Karena sudah sama-sama kita ketahui perkembangan teknologi jamansekarang ini sangat cepat. Tiap saat ada saja inovasiterbaru terkait dengan teknologi.
Saya sesuaikan dengan kondisi keuangan, kalau ada yasaya ikuti, tapi kalau tidak ya terpaksa tidak.Kalau yangada hubungannya dengan pekerjaan, saya ikuti.
2. Apakah Ibu menggunakan teknologi terbaru?
Kalau untuk handphone, saya menggunakan yang versiAndroid. Baru tahun ini atau dekat-dekat ini, sebelumnyasaya menggunakan BlackBerry. Kemudian dalampekerjaan, kita menggunakan Line. Line tingkatkecamatan. Apabila kita mengikuti atau mengadakankegiatan, langsung didokumentasikan dan langsungdiinfokan melalui Line tingkat kecataman tersebut.
3. Apakah teman-teman Ibu sering bertanya kepada Ibubagaimana pendapat Ibu mengenai suatu teknologi yangbaru?
Kalau untuk itu kita saling berbagi saja, mengenaibagaimana cara mengoperasikan atau menggunakan suatuteknologi.
4. Menurut ibu teknologi terbaru yang tersebut lebih banyakdampak positive atau negative?
Menurut saya positivenya lebih banyak. Seperti contohnyakalau untuk berkomunikasi dulu itu belum banyak pilihan,tapi sekarang sudah. Jadi kita juga dapat keuntungan darisitu. Saya tidak bisa terlalu mengikutinya karena
D - 15 -
kebanyakan waktu saya sudah sibuk dengan pekerjaan,jadi tidak memiliki banyak waktu lagi untuk hal yangseperti itu. Kemudian untuk negativenya juga tergantungdari pribadi penggunanya.
5. Termasuk tipe orang yang cepat, biasa atau lambatkahBapak dalam hal penerimaan suatu inovasi teknologi?
Kalau dari inovasi itu saya merespon, tapi tidak secaralangsung atau cepat juga.
6. Usia Bapak berapa?
50
7. Pendidikan terakhir bapak apa?
D3
8. Mulai bekerja di kantor kelurahan sejak kapan?
Sejak tahun 1986
9. Penghasilan perbulan?
Lebih kurang 4 juta rupiah
Hipotesa awal : Early Majority
D - 16 -
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
E - 1 -
1 LAMPIRAN E – REKAPITULASI PEGAWAI NEGERI SIPIL (KELURAHAN) DILINGKUNGAN PEMERINTAHAN KOTA SURABAYA
No InstansiPendidikan
JumlahS3 S2 S1 DIV DIII DII DI SLTA SMP SD
Wilayah Barat1 Kecamatan Asem Rowo
Kelurahan Asem Rowo 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 5
Kelurahan GentingKalianak 0 1 3 0 0 0 0 1 0 0 5
Kelurahan TambakSarioso 0 0 5 0 0 0 0 1 1 0 7
2 Kecamatan Benowo
E - 2 -
Kelurahan Kandangan 0 1 3 0 0 0 0 2 0 1 7
Kelurahan Romokalisari 0 1 4 0 0 0 0 5 0 0 10
Kelurahan Sememi 0 1 3 0 0 0 0 2 0 0 6Kelurahan Tambak OsoWilangun 0 0 3 0 0 0 0 2 0 0 5
3 Kecamatan Lakarsantri
Kelurahan Bangkingan 0 2 0 0 0 0 0 3 0 0 5
Kelurahan Jeruk 0 0 5 0 0 0 0 2 0 0 7
Kelurahan Lakarsantri 0 2 1 0 0 0 0 2 0 0 5
Kelurahan Lidah Kulon 0 1 1 1 0 0 0 3 0 0 6
Kelurahan Lidah Wetan 0 1 4 0 0 0 0 1 0 0 6
E - 3 -
Kelurahan Sumurwelut 0 0 3 1 0 0 0 2 0 0 6
4 Kecamatan Pakal
Kelurahan Babat Jerawat 0 0 3 0 0 0 0 5 0 0 8
Kelurahan Benowo 0 1 5 0 0 0 0 2 0 0 8Kelurahan Pakal 0 0 1 0 0 0 0 6 0 0 7
Kelurahan Sumberejo 0 0 3 0 1 0 0 1 0 0 5
5 Kecamatan SambikerepKelurahan Beringin 0 0 4 0 0 0 0 3 0 0 7Kelurahan Lontar 0 0 3 0 0 0 0 3 0 0 6Kelurahan Made 0 0 5 0 0 0 0 2 0 0 7
Kelurahan Sambikerep 0 0 5 0 0 0 0 1 0 0 6
6 Kecamatan Sukomanunggal
Kelurahan Putat Gede 0 1 2 0 0 0 0 3 0 1 7
E - 4 -
Kelurahan Simomulyo 0 1 3 0 0 0 0 2 0 0 6
Kelurahan SimomulyoBaru 0 0 0 1 1 0 0 6 0 0 8
Kelurahan Sonokwijenan 0 0 2 0 1 0 0 3 1 0 7
KelurahanSukomanunggal 0 0 1 0 1 0 0 4 0 0 6
Kelurahan Tanjungsari 0 0 3 0 0 0 0 4 0 1 8
7 Kecamatan Tandes
Kelurahan Balongsari 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 7
Kelurahan BanjarSugihan 0 0 4 0 0 0 0 4 1 0 9
Kelurahan Karangpoh 0 0 2 0 1 0 0 5 0 0 8
E - 5 -
Kelurahan ManukanKulon 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 7
Kelurahan ManukanWetan 0 1 3 0 0 0 0 2 1 0 7
Kelurahan Tandes 0 0 3 0 0 0 0 3 0 0 6
Jumlah 0 15 94 3 6 0 0 94 5 3 220Wilayah Pusat1 Kecamatan Bubutan
Kelurahan Alun-AlunContong 0 0 5 0 0 0 0 1 1 0 7
Kelurahan Bubutan 0 0 2 1 0 0 0 2 0 0 5Kelurahan Gundih 0 1 2 0 0 0 0 4 0 1 8Kelurahan Jepara 0 0 3 0 0 0 0 3 1 0 7Kelurahan TembokDukuh 0 1 2 0 0 0 0 3 0 0 6
2 Kecamatan Genteng
E - 6 -
Kelurahan EmbongKaliasin 0 0 3 0 0 0 0 3 0 0 6
Kelurahan Genteng 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 5Kelurahan Kapasari 0 0 4 0 0 0 0 2 0 0 6Kelurahan Ketabang 0 1 2 0 2 0 0 1 0 0 6Kelurahan Peneleh 0 0 4 0 0 0 0 2 0 0 6
3 Kecamatan SimokertoKelurahan Kapasan 0 0 1 0 0 0 0 5 0 0 6Kelurahan Sidodadi 0 1 3 0 0 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Simokerto 0 0 3 0 0 0 0 5 0 0 8
Kelurahan Simolawang 0 0 3 0 1 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Tambakrejo 0 2 2 0 0 0 0 3 0 0 7
4 Kecamatan Tegalsari
E - 7 -
Kelurahan Dr. Soetomo 0 1 3 0 0 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Kedungdoro 0 0 3 0 1 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Keputran 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 5Kelurahan Tegalsari 0 0 3 0 0 0 0 4 0 1 8
Kelurahan Wonorejo 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 7
Jumlah 0 7 58 1 4 0 0 53 2 2 127Wilayah Selatan1 Kecamatan Dukuh Pakis
Kelurahan Dukuh Kupang 0 0 4 0 0 0 0 3 1 0 8
Kelurahan Dukuh Pakis 0 0 2 1 0 0 0 3 0 0 6
Kelurahan Gunungsari 0 0 1 1 0 0 0 3 0 0 5
E - 8 -
Kelurahan PradahKalikendal 0 0 2 0 1 0 0 3 0 0 6
2 Kecamatan GayunganKelurahan DukuhMenanggal 0 1 2 0 1 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Gayungan 0 0 2 0 1 0 0 2 1 0 6Kelurahan Ketintang 0 0 4 0 0 0 0 2 1 0 7
Kelurahan Menanggal 0 0 4 0 1 0 0 1 1 0 7
3 Kecamatan Jambangan
Kelurahan Jambangan 0 1 2 0 0 0 0 2 0 0 5
Kelurahan Karah 0 0 4 0 0 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Kebonsari 0 0 3 0 0 0 0 3 0 0 6
Kelurahan Pagesangan 0 4 1 0 0 0 0 0 0 0 5
E - 9 -
4 Kecamatan Karang Pilang
Kelurahan Karang Pilang 0 1 1 0 0 0 0 4 1 0 7
Kelurahan Kebraon 0 0 4 0 1 0 0 2 0 0 7Kelurahan Kedurus 0 0 3 0 0 0 0 3 0 0 6
Kelurahan Waru Gunung 0 0 6 0 1 0 0 2 0 0 9
5 Kecamatan Sawahan
Kelurahan Banyu Urip 0 1 4 0 0 0 0 1 0 0 6
Kelurahan Kupang Krajan 0 0 4 0 0 0 0 1 0 0 5
Kelurahan Pakis 0 0 3 1 1 0 0 0 1 0 6Kelurahan Petemon 0 0 3 0 1 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Putat Jaya 0 0 2 0 1 0 0 3 0 0 6
Kelurahan Sawahan 0 0 2 0 0 0 0 4 0 0 66 Kecamatan Wiyung
E - 10 -
Kelurahan Babatan 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 5
Kelurahan Balas Klumprik 0 1 1 0 0 0 0 3 0 0 5
Kelurahan Jajar Tunggal 0 2 2 0 0 0 0 3 0 0 7
Kelurahan Wiyung 0 1 2 0 0 0 0 2 0 0 57 Kecamatan Wonocolo
Kelurahan Bendul Merisi 0 1 2 0 0 0 0 4 0 0 7
Kelurahan JemurWonosari 0 2 1 0 0 0 0 2 0 0 5
Kelurahan Margorejo 0 0 3 0 0 0 1 2 1 1 8
Kelurahan Sidosermo 0 1 2 0 0 0 0 3 0 0 6
Kelurahan Siwalankerto 0 1 1 1 0 0 0 3 1 0 7
E - 11 -
8 Kecamatan WonokromoKelurahan Darmo 0 1 4 0 0 0 0 2 0 0 7Kelurahan Jagir 0 1 3 0 0 0 0 2 0 1 7Kelurahan Ngagel 0 0 1 0 0 0 0 6 0 0 7
Kelurahan Ngagel Rejo 0 3 2 0 0 0 0 2 0 0 7
Kelurahan Sawunggaling 0 0 3 0 0 0 0 3 1 0 7
Kelurahan Wonokromo 0 1 2 0 0 0 0 6 0 0 9
Jumlah 0 23 94 4 9 0 1 94 9 2 236Wilayah Timur1 Kecamatan Gubeng
Kelurahan Airlangga 0 1 4 0 1 0 0 1 0 0 7
Kelurahan Baratajaya 0 0 4 0 0 0 0 3 1 0 8
E - 12 -
Kelurahan Gubeng 0 0 3 0 1 0 0 2 0 1 7Kelurahan Kertajaya 0 1 3 0 1 0 0 2 0 0 7Kelurahan Mojo 0 1 3 0 0 0 0 3 0 0 7
Kelurahan Pucang Sewu 0 2 2 0 1 0 0 2 1 0 8
2 Kecamatan Gunung Anyar
Kelurahan Gunung Anyar 0 0 2 1 1 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Gunung AnyarTambak 0 0 4 0 1 0 0 1 0 1 7
Kelurahan RungkutMenanggal 0 0 4 0 1 0 0 1 0 0 6
Kelurahan RungkutTengah 0 0 4 0 0 0 0 1 0 0 5
3 Kecamatan MulyorejoKelurahan DukuhSutorejo 0 0 4 0 0 0 0 3 1 0 8
E - 13 -
Kelurahan Kalijudan 0 0 2 1 0 0 0 4 1 0 8Kelurahan Kalisari 0 0 3 0 0 0 0 3 1 0 7Kelurahan Kejawan PutihTambak 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 7
Kelurahan ManyarSabrangan 0 1 3 0 1 0 0 2 1 0 8
Kelurahan Mulyorejo 0 1 3 0 0 0 0 3 0 0 7
4 Kecamatan Rungkut
Kelurahan Kalirungkut 0 0 4 0 0 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Kedung Baruk 0 1 1 0 1 0 0 3 0 0 6
Kelurahan Medokan Ayu 0 0 2 1 1 0 0 2 0 0 6
KelurahanPenjaringansari 0 2 2 0 0 0 0 2 0 0 6
E - 14 -
Kelurahan Rungkut Kidul 0 1 4 0 0 0 0 1 0 0 6
Kelurahan Wonorejo 0 0 3 0 0 0 0 2 0 0 5
5 Kecamatan Sukolilo
Kelurahan Gebang Putih 0 1 4 0 0 0 0 2 0 0 7
Kelurahan Keputih 0 0 5 0 0 0 0 1 0 0 6Kelurahan KlampisNgasem 0 1 1 0 1 0 0 2 0 1 6
Kelurahan MedokanSemampir 0 1 3 0 0 0 0 1 0 1 6
Kelurahan MenurPumpungan 0 2 2 0 0 0 0 2 0 0 6
Kelurahan NgindenJangkungan 0 1 0 0 0 0 0 4 0 0 5
E - 15 -
Kelurahan Semolowaru 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 5
6 Kecamatan Tambaksari
Kelurahan Dukuh Setro 0 1 3 0 0 0 0 1 1 0 6
Kelurahan Gading 0 1 1 0 0 0 0 3 0 1 6Kelurahan KapasmadyaBaru 0 0 1 0 0 0 0 4 0 0 5
Kelurahan Pacarkeling 0 0 3 0 0 0 0 2 0 0 5
Kelurahan Pacarkembang 0 1 3 1 0 0 0 4 0 0 9
Kelurahan Ploso 0 0 3 1 0 0 0 2 0 0 6Kelurahan Rangkah 0 0 5 0 0 0 0 2 0 0 7
Kelurahan Tambaksari 0 1 2 0 0 0 0 3 0 0 6
7 Kecamatan TenggilisMejoyo
E - 16 -
Kelurahan Kendangsari 0 0 3 0 0 0 0 2 0 0 5
Kelurahan Kutisari 0 1 2 0 0 0 0 2 0 0 5
Kelurahan Panjang Jiwo 0 0 4 0 0 0 0 1 0 0 5
Kelurahan TenggilisMejoyo 0 0 3 0 0 0 0 3 0 0 6
Jumlah 0 22 117 5 11 0 0 93 7 5 260Wilayah Utara1 Kecamatan Bulak
Kelurahan Bulak 0 1 3 0 1 0 0 2 0 0 7
Kelurahan Kedung Cowek 0 0 4 0 0 0 0 2 0 0 6
Kelurahan Kenjeran 0 2 2 0 0 0 0 3 0 0 7
Kelurahan Sukolilo Baru 0 1 2 0 0 0 0 2 0 0 5
E - 17 -
2 Kecamatan Kenjeran
Kelurahan Bulak Banteng 0 0 1 0 1 0 0 4 0 0 6
Kelurahan SidotopoWetan 0 0 4 0 0 0 0 2 1 0 7
Kelurahan Tambak Wedi 0 1 3 0 0 0 0 3 0 0 7
Kelurahan Tanah KaliKedinding 0 0 3 0 0 0 0 4 1 0 8
3 Kecamatan KrembanganKelurahan Dupak 0 0 3 0 0 0 0 2 0 0 5
Kelurahan Kemayoran 0 0 4 0 0 0 0 1 0 1 6
Kelurahan KrembanganSelatan 0 0 3 0 0 0 0 2 1 0 6
KelurahanMorokrembangan 0 0 2 0 1 0 0 1 0 0 4
E - 18 -
Kelurahan Perak Barat 0 0 2 1 1 0 0 2 0 0 6
4 Kecamatan Pabean Cantian
Kelurahan Bongkaran 0 1 1 0 0 0 0 4 0 0 6
Kelurahan KrembanganUtara 0 0 4 0 0 0 0 3 0 0 7
Kelurahan Nyamplungan 0 0 6 0 0 0 0 1 0 0 7
Kelurahan Perak Timur 0 0 3 0 0 0 0 1 1 1 6
Kelurahan Perak Utara 0 0 2 0 1 0 0 2 1 0 6
5 Kecamatan SemampirKelurahan Ampel 0 0 2 0 0 0 0 5 0 0 7Kelurahan Pegirian 0 0 3 0 0 0 0 3 0 0 6Kelurahan Sidotopo 0 0 5 0 0 0 0 2 0 0 7
E - 19 -
Kelurahan Ujung 0 0 3 0 1 0 0 1 0 0 5
Kelurahan Wonokusumo 0 1 3 0 0 0 0 1 0 0 5
Jumlah 0 7 68 1 6 0 0 53 5 2 142
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
135
BIODATA PENULIS Penulis lahir di Padang pada tanggal 18 Januari 1994. Penulis telah menempuh pendidikan formal di TK Bhayangkari 1. Kemudian pada SDN 16 Surau Gadang pada tahun 1999, Setelah itu penulis melanjutkan pendidikan di SMPN 22 Padang pada tahun 2005. Kemudian pada tahun 2008 melanjutkan ke jenjang sekolah tingkat menengah atas di SMAN 10
Padang. Pada tahun 2011 penulis diterima sebagai mahasiswa jurusan Sistem Informasi di Institut Teknologi Sepuluh Nopember melalui jalur SNMPTN. Selama masa kuliah, penulis pernah aktif pada paguyuban mahasiswa Minang, yaitu Ikatan Mahasiswa Minang (Imami) Surabaya dan pernah menjabat sebagai ketua.